国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Jadual Kandungan
yang boleh dijelaskan AI dalam pengeluaran: shap dan kapur untuk ramalan masa nyata
Rumah Java javaTutorial AI yang boleh dijelaskan dalam pengeluaran: shap dan kapur untuk ramalan masa nyata

AI yang boleh dijelaskan dalam pengeluaran: shap dan kapur untuk ramalan masa nyata

Mar 07, 2025 pm 05:33 PM

yang boleh dijelaskan AI dalam pengeluaran: shap dan kapur untuk ramalan masa nyata

Artikel ini meneroka penggunaan Shap (penjelasan tambahan shapley) dan kapur (penjelasan model-agnostik yang dapat diterjemahkan) untuk meningkatkan penjelasan dan kebolehpercayaan ramalan AI masa nyata dalam penetapan pengeluaran. Kami akan menangani cabaran pelaksanaan dan membandingkan kekuatan dan kelemahan kedua-dua kaedah. Mereka mencapai ini dengan memberikan penjelasan untuk ramalan individu. Daripada hanya menerima ramalan (mis., "Permohonan pinjaman dinafikan"), kaedah ini menawarkan pandangan ke

mengapa

model tiba pada keputusan itu. Sebagai contoh, Shap mungkin mendedahkan bahawa permohonan pinjaman ditolak terutamanya disebabkan oleh skor kredit yang rendah dan nisbah hutang kepada pendapatan yang tinggi, mengukur sumbangan setiap faktor. Lime, sebaliknya, mungkin menghasilkan model tempatan yang mudah di sekitar ramalan tertentu, menunjukkan ciri -ciri yang paling berpengaruh dalam contoh tertentu. Tahap penjelasan berbutir ini membantu pengguna memahami penalaran model, mengenal pasti potensi kecenderungan, dan membina keyakinan terhadap outputnya. Ketelusan yang lebih baik yang dipupuk oleh Shap dan kapur secara langsung diterjemahkan kepada peningkatan kepercayaan, yang membolehkan pihak berkepentingan dengan yakin bergantung pada keputusan model.
  • Kos pengiraan: shap, terutamanya untuk model kompleks dan dataset yang besar, boleh dikira mahal. Mengira nilai Shap untuk setiap ramalan dalam masa nyata mungkin memperkenalkan latensi yang tidak dapat diterima, terutamanya dalam aplikasi yang memerlukan respons segera. Strategi seperti nilai-nilai SHIP pra-pengkomputeran untuk subset data wakil atau menggunakan kaedah Shap anggaran diperlukan untuk mengurangkan ini. Penjelasan yang dihasilkan mungkin kurang intuitif atau memerlukan penyederhanaan yang ketara, berpotensi kehilangan ketepatan atau perincian. Bias dalam data latihan tidak dapat dielakkan dapat ditunjukkan dalam penjelasan. Ini termasuk preprocessing data, integrasi model, penjanaan penjelasan, dan visualisasi hasil, yang berpotensi memerlukan pengubahsuaian infrastruktur yang sedia ada. Mungkin terdapat keperluan untuk mencari keseimbangan antara kedua -dua, memilih kaedah dan kaedah penjelasan yang memenuhi keperluan khusus aplikasi. teori dan memberikan penjelasan yang konsisten secara global. Ia memberikan setiap ciri nilai sumbangan kepada ramalan, memastikan bahawa jumlah sumbangan ini sama dengan perbezaan antara ramalan dan ramalan purata model. Nilai-nilai Shap adalah unik dan memuaskan beberapa sifat yang diingini, menjadikannya pendekatan yang lebih teori. Ia menghampiri tingkah laku model di sekitar ramalan tertentu dengan menggunakan model yang lebih mudah dan ditafsirkan (mis., Regresi linear). Ini menjadikannya lebih mudah difahami tetapi mungkin tidak umum dengan ramalan lain. Lime adalah model-agnostik, yang bermaksud ia boleh digunakan untuk mana-mana model, tanpa mengira kerumitannya.
    • untuk aplikasi yang memerlukan penjelasan yang konsisten dan teorinya secara teoritis, dengan toleransi untuk kos pengiraan yang lebih tinggi, shap lebih disukai. senario tinggi. Walau bagaimanapun, kekurangan konsistensi global perlu dipertimbangkan dengan teliti. Pilihannya bergantung kepada penilaian yang teliti terhadap sumber pengiraan, keperluan penjelasan, dan ciri -ciri khusus model dan aplikasi AI.

Atas ialah kandungan terperinci AI yang boleh dijelaskan dalam pengeluaran: shap dan kapur untuk ramalan masa nyata. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Perbezaan antara hashmap dan hashtable? Perbezaan antara hashmap dan hashtable? Jun 24, 2025 pm 09:41 PM

Perbezaan antara hashmap dan hashtable terutamanya dicerminkan dalam keselamatan benang, sokongan nilai null dan prestasi. 1. Dari segi keselamatan benang, hashtable adalah benang selamat, dan kaedahnya kebanyakannya kaedah segerak, sementara hashmap tidak melakukan pemprosesan penyegerakan, yang bukan benang-selamat; 2. Dari segi sokongan nilai null, hashmap membolehkan satu kunci null dan nilai null berbilang, manakala hashtable tidak membenarkan kekunci atau nilai null, jika tidak, nullPointerException akan dibuang; 3. Dari segi prestasi, hashmap lebih cekap kerana tidak ada mekanisme penyegerakan, dan Hashtable mempunyai prestasi penguncian yang rendah untuk setiap operasi. Adalah disyorkan untuk menggunakan ConcurrentHashMap sebaliknya.

Mengapa kita memerlukan kelas pembalut? Mengapa kita memerlukan kelas pembalut? Jun 28, 2025 am 01:01 AM

Java menggunakan kelas pembalut kerana jenis data asas tidak dapat mengambil bahagian secara langsung dalam operasi berorientasikan objek, dan bentuk objek sering diperlukan dalam keperluan sebenar; 1. Kelas koleksi hanya boleh menyimpan objek, seperti senarai menggunakan tinju automatik untuk menyimpan nilai berangka; 2. Generik tidak menyokong jenis asas, dan kelas pembungkusan mesti digunakan sebagai parameter jenis; 3. Kelas pembungkusan boleh mewakili nilai null untuk membezakan data yang tidak tersendiri atau hilang; 4. Kelas pembungkusan menyediakan kaedah praktikal seperti penukaran rentetan untuk memudahkan parsing dan pemprosesan data, jadi dalam senario di mana ciri -ciri ini diperlukan, kelas pembungkusan sangat diperlukan.

Apakah kaedah statik dalam antara muka? Apakah kaedah statik dalam antara muka? Jun 24, 2025 pm 10:57 PM

Staticmethodsininterfaceswereintroducedinjava8toallowutilityfunctionswithintheintheinterfaceitself.beforjava8, SuchfunctionsRequiredseparateHelpereHelperes, LeadingTodisorgaganizedCode.Now, staticmethodethreeKeybeeMeKeBeReSes, staticmethodeDethreeKeybeeMeKeBeReSes, staticmethodethreeKeybeeMeKeKeBeReSes, staticmethodeDethreeKeybeeMeKeKeBeReKeNey

Bagaimanakah pengkompil JIT mengoptimumkan kod? Bagaimanakah pengkompil JIT mengoptimumkan kod? Jun 24, 2025 pm 10:45 PM

Penyusun JIT mengoptimumkan kod melalui empat kaedah: kaedah dalam talian, pengesanan tempat panas dan penyusunan, spekulasi jenis dan devirtualisasi, dan penghapusan operasi yang berlebihan. 1. Kaedah sebaris mengurangkan panggilan overhead dan memasukkan kaedah kecil yang sering dipanggil terus ke dalam panggilan; 2. Pengesanan tempat panas dan pelaksanaan kod frekuensi tinggi dan mengoptimumkannya untuk menjimatkan sumber; 3. Jenis spekulasi mengumpul maklumat jenis runtime untuk mencapai panggilan devirtualisasi, meningkatkan kecekapan; 4. Operasi berlebihan menghapuskan pengiraan dan pemeriksaan yang tidak berguna berdasarkan penghapusan data operasi, meningkatkan prestasi.

Apakah blok inisialisasi contoh? Apakah blok inisialisasi contoh? Jun 25, 2025 pm 12:21 PM

Blok permulaan contoh digunakan dalam Java untuk menjalankan logik inisialisasi apabila membuat objek, yang dilaksanakan sebelum pembina. Ia sesuai untuk senario di mana beberapa pembina berkongsi kod inisialisasi, permulaan medan kompleks, atau senario permulaan kelas tanpa nama. Tidak seperti blok inisialisasi statik, ia dilaksanakan setiap kali ia ditegaskan, manakala blok permulaan statik hanya dijalankan sekali apabila kelas dimuatkan.

Apakah kata kunci `akhir` untuk pembolehubah? Apakah kata kunci `akhir` untuk pembolehubah? Jun 24, 2025 pm 07:29 PM

Injava, thefinalkeywordpreventsavariable'svaluefrombeingchangedafterassignment, butitsbehaviordiffersforprimitivesandobjectreferences.forprimitiveVariables, finalmakesthevalueconstant, asinfinalintmax_speed = 100;

Apakah corak kilang? Apakah corak kilang? Jun 24, 2025 pm 11:29 PM

Mod kilang digunakan untuk merangkum logik penciptaan objek, menjadikan kod lebih fleksibel, mudah dikekalkan, dan ditambah longgar. Jawapan teras adalah: dengan mengurus logik penciptaan objek secara berpusat, menyembunyikan butiran pelaksanaan, dan menyokong penciptaan pelbagai objek yang berkaitan. Keterangan khusus adalah seperti berikut: Mod Kilang menyerahkan penciptaan objek ke kelas kilang khas atau kaedah untuk diproses, mengelakkan penggunaan Newclass () secara langsung; Ia sesuai untuk senario di mana pelbagai jenis objek yang berkaitan dicipta, logik penciptaan boleh berubah, dan butiran pelaksanaan perlu disembunyikan; Sebagai contoh, dalam pemproses pembayaran, jalur, paypal dan contoh lain dicipta melalui kilang -kilang; Pelaksanaannya termasuk objek yang dikembalikan oleh kelas kilang berdasarkan parameter input, dan semua objek menyedari antara muka yang sama; Varian biasa termasuk kilang -kilang mudah, kaedah kilang dan kilang abstrak, yang sesuai untuk kerumitan yang berbeza.

Apakah jenis pemutus? Apakah jenis pemutus? Jun 24, 2025 pm 11:09 PM

Terdapat dua jenis penukaran: tersirat dan eksplisit. 1. Penukaran tersirat berlaku secara automatik, seperti menukar int untuk berganda; 2. Penukaran eksplisit memerlukan operasi manual, seperti menggunakan (int) mydouble. Kes di mana penukaran jenis diperlukan termasuk memproses input pengguna, operasi matematik, atau lulus pelbagai jenis nilai antara fungsi. Isu-isu yang perlu diperhatikan adalah: Mengubah nombor terapung ke dalam bilangan bulat akan memotong bahagian pecahan, mengubah jenis besar menjadi jenis kecil boleh menyebabkan kehilangan data, dan beberapa bahasa tidak membenarkan penukaran langsung jenis tertentu. Pemahaman yang betul tentang peraturan penukaran bahasa membantu mengelakkan kesilapan.

See all articles