"Kòm aprantisaj machin vin omniprésente epi yo itilize pou aplikasyon pou ki gen plis konsekans, gen yon bezwen pou moun yo konprann ki jan li fè prediksyon pou yo pral mete konfyans li lè li fè plis pase sèvi yon reklam," di Jonatan Su, yon manm nan anplwaye nan teknik nan MIT Lincoln laboratwa a Informatics ak Gwoup Sipò pou desizyon.
Kounye a, chèchè swa itilize teknik hok post oswa yon modèl entèprete tankou yon pye desizyon pou eksplike kijan yon modèl nwa-bwat rive nan konklizyon li yo. Ak teknik hok post, chèchè obsève entrées algorithm a ak sorti ak lè sa a eseye konstwi yon eksplikasyon apwoksimatif pou sa ki te pase andedan bwat nwa a. Pwoblèm sa a ak metòd sa a se ke chèchè ka sèlman devine nan fonksyonman enteryè a, ak eksplikasyon yo ka souvan dwe mal. Pye bwa desizyon yo, ki chwa kat jeyografik yo ak konsekans potansyèl yo nan yon konstriksyon tankou pyebwa, travay joliman pou done ki gen karakteristik ki gen sans, men pyebwa sa yo pa entèprete nan domèn enpòtan, tankou vizyon òdinatè ak lòt pwoblèm konplèks.
Yon rezo neral se yon sistèm informatique ki konpoze de anpil eleman pwosesis konekte. Rezo sa yo tipikman itilize pou analiz imaj ak rekonesans objè. Pou egzanp, ka yon algorithm dwe anseye yo rekonèt si yon foto gen ladan yon chen pa premye ke yo te montre foto nan chen. Chèchè yo di pwoblèm nan ak rezo neral sa yo se ke fonksyon yo se nonline ak repetitif, osi byen ke konplike ak konfizyon nan imen, ak rezilta nan fen se ke li difisil pou detèmine ki egzakteman gen rezo a defini kòm "chen" nan foto yo ak sa ki te mennen l 'ak ki konklizyon.
Pou adrese pwoblèm sa a, ekip la ap devlope sa li rele "prototip nè rezo." Sa yo diferan de rezo tradisyonèl neral nan yo ke yo natirèlman kode eksplikasyon pou chak nan prediksyon yo pa kreye prototip, ki se patikilyèman pati reprezantan nan yon imaj D '. Rezo sa yo fè prediksyon yo baze sou resanblans nan pati nan imaj la opinyon nan chak pwototip.
Zòn nan lòt ekip rechèch la ap mennen ankèt sou se BRL, ki gen mwens-konplike, yon sèl-sided pye bwa desizyon ki apwopriye pou done tabulèr e souvan kòm egzat kòm modèl lòt. BRL yo yo te fè nan yon sekans nan deklarasyon kondisyonèl ki natirèlman fòme yon modèl entèprete. Pou egzanp, si tansyon an wo, Lè sa a, risk pou maladi kè a wo. Su ak kòlèg yo ap itilize pwopriyete BRL yo pou pèmèt itilizatè yo endike ki karakteristik yo enpòtan pou yon prediksyon. Yo menm tou yo devlope BRLs entèaktif, ki ka adapte imedyatman lè done nouvo rive olye ke rkalibre nan grate sou yon dataset tout tan-k ap grandi.
Su eksplike: "Nou espere bati yon nouvo kapasite estratejik pou algoritm aprann nan laboratwa-machin ke gen moun ki fè konfyans paske yo konprann yo."
