Definición de explainability
la capacidad de un modelo o sistema de aprendizaje automático para proporcionar razones claras y comprensibles para sus resultados o decisiones;.
Ejemplos de uso de explainability
Familiarízate con el uso de "explainability" en varias situaciones a través de los siguientes ejemplos.
Ejemplo
The explainability of the AI system is crucial for gaining user trust.
La explicabilidad del sistema de IA es crucial para ganarse la confianza de los usuarios.
Ejemplo
The lack of explainability in the algorithm's decision-making process led to controversy.
La falta de explicabilidad en el proceso de toma de decisiones del algoritmo generó controversia.
Ejemplo
Explainability is becoming increasingly important as AI is integrated into various industries.
La explicabilidad es cada vez más importante a medida que la IA se integra en diversas industrias.
Sinónimos y antónimos de explainability
Sinónimos de explainability
Frases relacionadas con explainability
la capacidad de un modelo de aprendizaje automático para proporcionar razones claras y comprensibles para sus resultados o decisiones;
Ejemplo
Model explainability is essential for ensuring that the AI system is making ethical and unbiased decisions.
La explicabilidad del modelo es esencial para garantizar que el sistema de IA tome decisiones éticas e imparciales.
un sistema de IA que pueda proporcionar razones claras y comprensibles para sus resultados o decisiones
Ejemplo
Explainable AI is becoming more popular as companies seek to build trust with their customers.
La IA explicable se está volviendo más popular a medida que las empresas buscan generar confianza con sus clientes.
La diferencia entre lo que un modelo de aprendizaje automático puede explicar y lo que los humanos necesitan entender
Ejemplo
The explainability gap is a major challenge in building trustworthy AI systems.
La brecha de explicabilidad es un desafío importante en la construcción de sistemas de IA confiables.
Resumen de explainability
El término explainability [ɪksˌpleɪnəˈbɪlɪti] se refiere a la capacidad de un modelo o sistema de aprendizaje automático para proporcionar razones claras y comprensibles para sus resultados o decisiones. Es crucial para ganarse la confianza de los usuarios y garantizar decisiones éticas e imparciales. El concepto se extiende a frases como "explicabilidad del modelo" e "IA explicable", que se están volviendo cada vez más populares a medida que las empresas buscan generar confianza con sus clientes.
