단어 뜻
- 기계 학습 모델 또는 알고리즘이 의사 결정 또는 예측에 대한 명확하고 이해할 수 있는 이유를 제공하는 능력을 나타냅니다. - 사용자가 작동 방식과 특정 결과를 생성하는 이유를 이해할 수 있도록 하는 시스템 또는 프로세스의 투명성에 대해 이야기합니다. - 개념이나 아이디어에 대해 명확하고 간결한 설명을 제공할 수 있는 품질을 설명합니다.
- 인간, 특히 해당 분야의 전문가가 이해하고 분석할 수 있는 기계 학습 모델 또는 알고리즘의 능력을 나타냅니다. - 사용자가 데이터나 정보를 쉽게 해석하고 이해할 수 있다는 점에 대해 이야기합니다. - 복잡한 아이디어나 개념을 해석하거나 이해할 수 있는 품질을 설명합니다.
두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1두 단어 모두 무언가를 이해하고 이해하는 능력과 관련이 있습니다.
- 2두 단어 모두 기계 학습 및 데이터 분석의 맥락에서 사용됩니다.
- 3두 단어 모두 시스템과 프로세스에 대한 신뢰와 확신을 구축하는 데 중요합니다.
- 4두 단어 모두 투명성과 명확성이라는 개념을 포함합니다.
두 단어의 차이점은?
- 1초점: Explainability는 의사 결정 또는 결과에 대한 명확하고 이해하기 쉬운 이유를 제공하는 데 중점을 두는 반면 interpretability는 복잡한 모델 또는 데이터를 분석하고 이해하는 능력에 중점을 둡니다.
- 2청중: Explainability는 비전문가 또는 일반 사용자를 대상으로 하는 반면 interpretability는 전문가 또는 전문 지식을 가진 사용자를 대상으로 합니다.
- 3범위: Explainability는 특정 결정이나 결과와 관련이 있고 interpretability는 시스템 또는 프로세스의 전체 구조 및 작동과 관련이 있습니다.
- 4방법: Explainability에는 종종 의사 결정이나 결과에 대한 설명이나 근거를 제공하는 것이 포함되는 반면, interpretability에는 복잡한 데이터 또는 모델을 분석하기 위한 시각화 또는 기타 도구가 포함되는 경우가 많습니다.
- 5적용: Explainability는 윤리적 고려 사항 및 책임의 맥락에서 자주 사용되는 반면 interpretability은 성능 또는 정확성 향상의 맥락에서 자주 사용됩니다.
📌
이것만 기억하세요!
Explainability과 interpretability는 모두 기계 학습 및 데이터 분석 분야에서 중요한 개념입니다. 투명성과 명확성에 중점을 두는 것과 같은 몇 가지 유사점을 공유하지만 청중, 범위 및 방법이 다릅니다. Explainability 특정 결정이나 결과에 대해 명확하고 이해할 수 있는 이유를 제공하는 데 관심이 있는 반면, interpretability 특히 복잡한 데이터 또는 모델의 맥락에서 시스템 또는 프로세스의 전체 구조 및 작동에 관심이 있습니다.
