د ژورې زده کړې ماډل لخوا رامینځته شوي وړاندوینې تشریح کول د دې چلند د پوهیدو او د ماډل لخوا زده شوي اصلي نمونو ته د بصیرت ترلاسه کولو یو لازمي اړخ دی. د مصنوعي استخباراتو په دې برخه کې، د وړاندوینو تشریح کولو او د ماډل د پریکړې کولو پروسې په اړه زموږ د پوهاوي لوړولو لپاره ډیری تخنیکونه کارول کیدی شي.
یو عام کارول شوی تخنیک دی چې د زده کړې ځانګړتیاوې یا نمایشونه د ژورې زده کړې ماډل کې لیدل کیږي. دا په ماډل کې د انفرادي نیورونونو یا پرتونو د فعالیتونو معاینه کولو سره ترلاسه کیدی شي. د مثال په توګه، د عکس ډلبندۍ لپاره کارول شوي عصبي عصبي شبکه (CNN) کې، موږ کولی شو زده شوي فلټرونه وګورو ترڅو پوه شو چې ماډل د وړاندوینې کولو پر مهال کوم ځانګړتیاوې تمرکز کوي. د دې فلټرونو په لیدلو سره، موږ کولی شو په دې اړه بصیرت ترلاسه کړو چې د ان پټ ډیټا کوم اړخونه د ماډل د پریکړې کولو پروسې لپاره مهم دي.
د ژورې زده کړې وړاندوینې تشریح کولو لپاره بل تخنیک د ماډل لخوا ګمارل شوي د پاملرنې میکانیزم تحلیل کول دي. د پاملرنې میکانیزمونه معمولا د ترتیب څخه تر ترتیب ماډلونو کې کارول کیږي او ماډل ته اجازه ورکوي چې د وړاندوینې کولو پرمهال د ان پټ ترتیب ځانګړي برخو باندې تمرکز وکړي. د پام وړ وزنونو لیدلو سره، موږ کولی شو پوه شو چې د ان پټ ترتیب کومې برخې موډل ډیر نږدې ته ځي. دا په ځانګړې توګه د طبیعي ژبې پروسس کولو کارونو کې ګټور کیدی شي، چیرې چې د ماډل پام پوهه کولی شي په ژبني جوړښتونو باندې رڼا واچوي چې دا د وړاندوینې کولو لپاره تکیه کوي.
برسیره پردې، د انډول ډیټا سیمې روښانه کولو لپاره د سالم نقشې رامینځته کیدی شي چې د ماډل وړاندوینو باندې خورا اغیز لري. سالینسی نقشې د ان پټ ډیټا په پام کې نیولو سره د ماډل د محصول د درجې په اخیستلو سره محاسبه کیږي. د دې درجې په لیدلو سره، موږ کولی شو د ننوت هغه سیمې وپیژنو چې د ماډل په پریکړه کې ډیره ونډه لري. دا تخنیک په ځانګړې توګه د کمپیوټر لید په کارونو کې ګټور دی، چیرته چې دا کولی شي د انځور مهمې سیمې پیژندلو کې مرسته وکړي چې د ځانګړي وړاندوینې المل کیږي.
د ژورې زده کړې وړاندوینې تشریح کولو لپاره بله لاره د هاک وروسته تشریح کولو میتودونو کارول دي لکه LIME (د ځایی تشریح وړ ماډل - اګنوسټیک توضیحات) یا SHAP (SHAPley Additive Explanations). دا میتودونه موخه لري چې د ساده، تشریح وړ ماډل په کارولو سره د ژورې زده کړې ماډل چلند نږدې کولو له لارې د انفرادي وړاندوینو لپاره توضیحات چمتو کړي. د دې میتودونو لخوا چمتو شوي توضیحاتو معاینه کولو سره، موږ کولی شو د فکتورونو په اړه بصیرت ترلاسه کړو چې د یوې ځانګړې بیلګې لپاره د ماډل پریکړه اغیزه کړې.
برسېره پردې، د ناڅرګندتیا اټکل کولو تخنیکونه کارول کیدی شي ترڅو د دې وړاندوینو په اړه د ماډل باور اندازه کړي. د ژورې زده کړې ماډلونه اکثرا د ټکي وړاندوینې وړاندې کوي، مګر دا مهمه ده چې د دې وړاندوینو سره تړلي ناڅرګندتیا پوه شي، په ځانګړې توګه په جدي غوښتنلیکونو کې. تخنیکونه لکه مونټ کارلو ډراپ آوټ یا بایسیان عصبي شبکې د ناڅرګندتیا اټکل کولو لپاره کارول کیدی شي د ګډوډ شوي معلوماتو یا ماډل پیرامیټونو سره د ډیری وړاندوینو نمونې کولو سره. د دې وړاندوینو د ویش تحلیل کولو سره، موږ کولی شو د ماډل ناڅرګندتیا په اړه بصیرت ترلاسه کړو او په بالقوه توګه هغه قضیې وپیژنو چیرې چې د ماډل وړاندوینې ممکن لږ باوري وي.
د ژورې زده کړې ماډل لخوا وړاندې شوي وړاندوینې تشریح کول یو لړ تخنیکونه لري لکه د زده کړې ځانګړتیاو لیدل، د پاملرنې میکانیزمونو تحلیل، د پام وړ نقشې رامینځته کول، د هاک وروسته تشریح کولو میتودونو کارول، او د ناڅرګندتیا اټکل کول. دا تخنیکونه د ژورې زده کړې ماډلونو د پریکړې کولو پروسې ته ارزښتناکه بصیرت وړاندې کوي او د دوی د چلند په اړه زموږ پوهه لوړوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د ژورې زده کړې سره پرمختګ:
- ایا د PyTorch عصبي شبکې ماډل د CPU او GPU پروسس کولو لپاره ورته کوډ لري؟
- ولې دا مهمه ده چې په منظمه توګه د ژورې زده کړې ماډلونه تحلیل او ارزونه وکړو؟
- موږ څنګه کولی شو معلومات د تحلیل لپاره په فلوټ بڼه بدل کړو؟
- په ژوره زده کړه کې د دورې کارولو موخه څه ده؟
- موږ څنګه کولی شو د روزل شوي ماډل دقت او ضایع ارزښتونه ګراف کړو؟
- موږ څنګه کولی شو د موډل تحلیل پروسې په جریان کې د روزنې او اعتبار ډاټا ثبت کړو؟
- د ژورې زده کړې ماډل روزنې لپاره د وړاندیز شوي بیچ اندازه څه ده؟
- په ژوره زده کړه کې د ماډل تحلیل کې کوم ګامونه شامل دي؟
- څنګه کولی شو د ژورې زده کړې ماډلونو کې د روزنې پرمهال د غیر ارادي درغلۍ مخه ونیسو؟
- په ژوره زده کړه کې د ماډل تحلیل کې کارول شوي دوه اصلي میټریکونه کوم دي؟
د ژورې زده کړې سره پرمختګ کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ