explainability 뜻
설명 가능성 [기계 학습 모델 또는 시스템이 출력 또는 결정에 대한 명확하고 이해할 수 있는 이유를 제공하는 기능].
explainability는 어떻게 사용할 수 있을까요?
아래 예문들을 통해 다양한 상황에서 "explainability"가 어떻게 쓰일 수 있는지 알아보세요!
예문
The explainability of the AI system is crucial for gaining user trust.
AI 시스템의 설명 가능성은 사용자 신뢰를 얻는 데 중요합니다.
예문
The lack of explainability in the algorithm's decision-making process led to controversy.
알고리즘의 의사 결정 과정에서 설명 가능성의 부족은 논란을 불러일으켰습니다.
예문
Explainability is becoming increasingly important as AI is integrated into various industries.
AI가 다양한 산업에 통합되면서 설명 가능성이 점점 더 중요해지고 있습니다.
explainability의 유의어와 반의어
explainability의 유의어
explainability와(과) 관련된 관용어는 어떤 것들이 있나요?
출력 또는 결정에 대한 명확하고 이해할 수 있는 이유를 제공하는 기계 학습 모델의 기능
예문
Model explainability is essential for ensuring that the AI system is making ethical and unbiased decisions.
모델 설명 가능성은 AI 시스템이 윤리적이고 편견 없는 결정을 내리도록 보장하는 데 필수적입니다.
출력 또는 결정에 대한 명확하고 이해하기 쉬운 이유를 제공할 수 있는 AI 시스템
예문
Explainable AI is becoming more popular as companies seek to build trust with their customers.
설명 가능한 AI는 기업이 고객과의 신뢰 구축을 모색함에 따라 더욱 인기를 얻고 있습니다.
기계 학습 모델이 설명할 수 있는 것과 인간이 이해해야 하는 것의 차이
예문
The explainability gap is a major challenge in building trustworthy AI systems.
설명 가능성 격차는 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 데 있어 주요 과제입니다.
explainability: 핵심 요약
explainability [ɪksˌpleɪnəˈbɪlɪti] 용어는 출력 또는 결정에 대한 명확하고 이해하기 쉬운 이유를 제공하는 기계 학습 모델 또는 시스템의 기능을 나타냅니다. 이는 사용자 신뢰를 얻고 윤리적이고 편견 없는 결정을 보장하는 데 중요합니다. 이 개념은 기업이 고객과의 신뢰 구축을 모색하면서 점차 인기를 얻고 있는 '모델 설명 가능성' 및 '설명 가능한 AI'와 같은 문구로 확장됩니다.
