model interpretability
모델 해석 가능성
interpretability metrics
해석 가능성 지표
interpretability tools
해석 가능성 도구
interpretability analysis
해석 가능성 분석
high interpretability
높은 해석 가능성
interpretability issues
해석 가능성 문제
interpretability methods
해석 가능성 방법
interpretability challenges
해석 가능성 과제
interpretability requirement
해석 가능성 요구 사항
improve interpretability
해석 가능성 향상
interpretability is crucial for understanding machine learning models.
기계 학습 모델을 이해하는 데 해석 가능성은 매우 중요합니다.
researchers are focusing on improving the interpretability of ai systems.
연구자들은 AI 시스템의 해석 가능성을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다.
the interpretability of the results allows for better decision-making.
결과의 해석 가능성은 더 나은 의사 결정을 가능하게 합니다.
high interpretability can enhance user trust in automated systems.
높은 해석 가능성은 자동화된 시스템에 대한 사용자 신뢰를 높일 수 있습니다.
we need to balance accuracy and interpretability in our models.
우리는 모델에서 정확성과 해석 가능성의 균형을 맞춰야 합니다.
interpretability helps stakeholders understand the underlying processes.
해석 가능성은 이해 관계자들이 기본 프로세스를 이해하는 데 도움이 됩니다.
tools are being developed to enhance the interpretability of deep learning.
딥 러닝의 해석 가능성을 높이기 위한 도구가 개발되고 있습니다.
interpretability is often a requirement in regulated industries.
해석 가능성은 규제 산업에서 종종 요구 사항입니다.
improving interpretability can lead to better model performance.
해석 가능성을 개선하면 모델 성능이 향상될 수 있습니다.
the interpretability of complex algorithms remains a challenge.
복잡한 알고리즘의 해석 가능성은 여전히 과제입니다.
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