模型在帮助领域学习方面也具有很大价值。对设计起到推动作用的模型是领域的一个视图,但为了学习领域,还可以引入其他视图,这些视图只用作传递一般领域知识的教学工具。出于此摸底,人们可以使用如软件设计无关的其他种类模型的那些图片或文字。
使用其他模型的一个特殊原因是范围。驱动软件开发过程的技术模型必须经过严格的精简,以便使用最小化的模型来实现其功能。而解释性模型则可以包含提供上下文的哪些领域方面,用澄清范围上受到严格限制的技术模型。
解释性模型提供了一定的自由度,可以专门为某个特殊主题制度能够一些表达力更强的风格。领域专家在一个领域中所使用的视觉隐喻通常呈现了更清晰的解释,这可以教给开发人员领域知识,同时是领域专家们的意见更一致。解释性模型还可以以一种不同的方式来呈现领域,各种不同角度的解释有助于人们更好地学习。
解释性模型不必是对象模型,而且最好不是,实际上在这些模型中不使用UML是有好处的,这样可以避免人们错误的认为这些与软件设计是一致的。尽管解释性模型与驱动设计的模型往往有对应关系,但他们并不完全类似。为了避免混淆,每个人都必须知道他们之间的区别。
实例
航运操作和线路
考虑一个用来跟踪某家航运公司货物的应用程序。模型包含一个详细的视图,他显示了如何将港口装卸和货轮航次组合为一次货运的操作计划。但对外行而言,类图可能起不到多大的说明作用。
在这种情况下,解释性模型可以帮助团队成员理解类图的实际含义。
图中的每根线段都表示后物的一种状态——或者正在港口装卸,或者停放在仓库里或者正在运输途中。这个图并没有与类图中的细节一一对应,当强调了领域的要点。
这种图连同他所表示的模型的自然语言解释,能够帮助开发人员和领域装甲理解更严格的软件模型图。把这两种图放在一起看要比单独看一种图更容易理解。
- 大小: 12 KB
- 大小: 14.3 KB
分享到:
相关推荐
局部可解释性模型(如LIME)和SHAP值(SHapley Additive exPlanations)可以用来解释单个预测结果,显示哪些特征的改变导致了预测结果的变化。此外,部分依赖图(Partial Dependence Plots, PDPs)和累积影响函数...
基于多补丁注意力的阿尔茨海默病识别python源码(可追溯的解释性模型).zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机...
基于CNN-GAP可解释性模型的软件源码漏洞检测方法 本文概述了基于CNN-GAP可解释性模型的软件源码漏洞检测方法。该方法结合了深度学习技术和可解释性技术,旨在解决当前源码漏洞检测中的挑战。 首先,源码漏洞检测是...
各种解释方法被提出,如局部可解释性模型(LIME)、SHAP值、特征重要性排名等,这些方法可以帮助用户理解模型如何根据输入数据做出预测。 其次,文章系统地总结了现有的可解释性研究工作,对这些方法进行了科学分类...
这种方法的优势在于不需要修改原始模型,常见的工具包括局部可解释性模型(LIME)和SHAP值。它们通过创建一个可解释的局部代理模型或评估特征对预测结果的贡献度,以此来近似或解释黑箱模型的预测结果。尽管这些方法...
以下是一些常见的可解释性模型和技术: 1. 广义线性模型(Generalized Linear Models, GLM):这类模型包括线性回归、逻辑回归等,它们的预测基于权重和特征的线性组合,易于理解和解释。每个特征的权重直接对应于...
深度学习模型可解释性的研究进展 深度学习模型在人工智能领域中的应用非常广泛,已经取得了许多成功的经验。但是,深度学习模型内部的高度复杂性常导致人们难以理解模型的决策结果,造成深度学习模型的不可解释性,...
4. **模型与技术**:可解释性模型如线性模型、决策树等因其直观性而受到青睐,同时,也有研究致力于改进深度学习模型的可解释性,如注意力机制、特征可视化和可解释的神经网络架构。 5. **发展趋势**:未来的研究将...
"机器学习模型可解释性.pdf" 本文主要讨论机器学习模型的可解释性问题,并对相关知识点进行了详细的解释和分析。 机器学习模型的可解释性是指模型内部机制的理解,以及对模型结果的理解。模型的可解释性越高,人们...
cpp-InterpretML 提供了局部可解释性模型(LIME)和SHAP(SHapley Additive exPlanations)等方法,这些方法可以生成特定实例的模型解释,帮助我们理解黑盒模型为何做出特定的预测。LIME通过在实例周围生成一个简化...
LIME (Local Interpretable Mod-el-agnostic Explanation) 是由Marco Tulio Ribeiro等人提出的XAI (Explainable Artificial Intelligence) 方法,对于复杂的黑盒模型,LIME使用可解释性模型(线性模型)对黑盒模型...
作者提出,集成可解释性和不可解释性模型的混合方法可能会成为未来研究的一个趋势。同时,利用新型的可视化和交互式工具来增强模型的透明度,也将是提高可解释性的重要手段。 最后,作者强调了可解释性研究进展的...
2. **局部可解释性**:局部可解释性模型(如LIME)帮助我们理解单个实例的预测是如何产生的。它通过对输入数据进行扰动并观察模型预测的变化,来近似模型的局部行为。 3. **特征贡献图**:`tfexplain`生成的特征...
此外,还可以探索生成回答的可解释性方法,如可视化生成过程、构建可解释性模型等。然而,需要注意的是,提高 ChatGPT 技术的生成回答的可理解性与可解释性,并非一件容易的事情。它需要结合语言模型的优化、数据集...
在当前的AI领域,机器学习模型的可解释性是一个至关重要的议题。随着人工智能技术的广泛应用,从自动驾驶到医疗诊断,模型的决策过程需要被理解和信任。"机器学习模型可解释性"这一主题聚焦于如何使复杂的算法变得...
在传统上,基于规则的可解释性模型是提升机器学习模型透明度的常见方法之一。然而,这一方法存在一个显著的限制:它依赖于专家定义的规则集,而这些规则可能无法完全捕捉模型决策的复杂性。在某些情况下,规则集可能...
具有较好可解释性模型的预测精度可能要比具有较差可解释性模型的预测精度要低。可解释模型提取是一种替代方案,它不必过分牺牲模型的性能。模拟学习的目标是学习一个近似的模型,以便更好地理解和解释原有模型的行为...