व्याख्यात्मकता का प्रवर्तन और इसके सांख्यिकीय प्रभाव: सटीकता और व्याख्यात्मकता के बीच व्यापार-फायदे

अब तक, मशीन लर्निंग में व्याख्यात्मकता की सांख्यिकीय लागत का कोई औपचारिक अध्ययन नहीं किया गया है। इस प्रकार, संभावित व्यापार-फायदों के चारों ओर का संवाद अक्सर अनौपचारिक होता है और भ्रांतियां प्रचलित हैं। इस कार्य में, हम इन व्यापार-फायदों का औपचारिक अध्ययन शुरू करने का लक्ष्य रखते हैं। एक ऐसा प्रतीत होने वाला बाधा है कि व्याख्यात्मकता की कोई सहमति से परिभाषित परिभाषा नहीं है। इसके बजाय, हम दृष्टिकोण में एक बदलाव का प्रस्ताव करते हैं। व्याख्यात्मकता को परिभाषित करने का प्रयास करने के बजाय, हम व्याख्यात्मकता को लागू करने के कार्य को मॉडल करने का प्रस्ताव करते हैं। एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में, हम द्विआधिक वर्गीकरण के लिए अनुभवात्मक जोखिम न्यूनतमकरण के सेटिंग पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और व्याख्यात्मकता को सीखने पर रखी गई एक सीमा के रूप में देखते हैं। अर्थात्, हम मानते हैं कि हमें एक परिकल्पना का एक उपसमुच्चय दिया गया है जिसे व्याख्येय माना जाता है, संभवतः डेटा वितरण और संदर्भ के अन्य पहलुओं पर निर्भर करता है। हम फिर व्याख्यात्मकता को लागू करने के कार्य को व्याख्येय परिकल्पनाओं के सेट पर अनुभवात्मक जोखिम न्यूनतमकरण करने के रूप में मॉडल करते हैं। यह मॉडल हमें व्याख्यात्मकता को लागू करने के सांख्यिकीय परिणामों के बारे में सोचने की अनुमति देता है, सांख्यिकीय शिक्षण सिद्धांत में ज्ञात परिणामों का उपयोग करते हुए। सटीकता पर ध्यान केंद्रित करते हुए, हम एक मामले का विश्लेषण करते हैं, यह स्पष्ट करते हुए कि एक क्यों देख सकता है या नहीं देख सकता है कि सटीकता और व्याख्यात्मकता के बीच व्यापार-फायदा क्यों हो सकता है, जब व्याख्येय वर्गीकरण पर प्रतिबंध किसी अतिरिक्त सांख्यिकीय जोखिम की लागत लाता है या नहीं। हम कुछ उदाहरणों और कुछ खुली समस्याओं के साथ अपने निष्कर्ष को समाप्त करते हैं, जो हमें आशा है कि व्याख्यात्मकता में शामिल व्यापार-फायदों के चारों ओर आगे के सैद्धांतिक विकास को बढ़ावा देंगे।