يشير الوضوح المعماري في التعلم الآلي إلى القدرة على فهم المكونات والعمليات المختلفة المتضمنة في نموذج التعلم الآلي وتفسيرها بسهولة. فيما يلي بعض الطرق التي يمكن من خلالها تكييف وضوح العمارة مع التعلم الآلي:
1. التمثيل: يمكن أن يؤدي التمثيل الواضح والواضح لنموذج التعلم الآلي إلى تسهيل فهم وتفسير كيفية عمل المكونات المختلفة للنموذج معًا. يمكن أن يساعد ذلك في تحديد نقاط القوة والقيود في النموذج.
2. التصور: يمكن أن يساعد تصور بنية نموذج التعلم الآلي في تحديد الأنماط والاتجاهات ، وكذلك في تحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين.
3. التوثيق: يمكن أن يساعد توثيق بنية نموذج التعلم الآلي في تكوين فهم واضح وموجز للنموذج ، مما يسهل مشاركته مع الآخرين.
4. الاختبار: يمكن أن يساعد اختبار نموذج التعلم الآلي تمامًا في تحديد المجالات التي لا تعمل على النحو المنشود ، والتي يمكن تحسينها لتحسين بنية النموذج.
5. التحسين: يمكن أن يساعد تحسين بنية نموذج التعلم الآلي في تقليل التعقيد وتحسين الأداء ، مما يسهل فهمه وتعديله.
تاريخ النشر: