✅ مدل یادگیری ماشین خود را باSHAP value توضیح دهید.

✍به مرور که الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیچیده‌تر می‌شوند، تفسیرپذیری یادگیری ماشین اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کند. اگر الگوریتم‌های یادگیری ماشین شما قابل توضیح نباشند، احتمال پذیرش آنها توسط دیگران هم کمتر است. مدل‌های با عملکرد پایین‌تر اما قابل توضیح (مانند رگرسیون خطی) گاهی بر مدل‌های جعبه سیاه کارآمدتر (مانند شبکه‌های عصبی) ترجیح داده می‌شوند. به همین دلیل است که تحقیقات پیرامون هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI) اخیراً با پروژه‌های شگفت انگیزی مانند SHAP در حال ظهور است.

⭕️ جزییات بیشتر👇
https://onlinebme.com/explain-your-machine-learning-model-using-shap-value/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@Onlinebme