В чём разница между white box и black box моделями в машинном обучении?

Разница между white box и black box моделями в машинном обучении заключается в уровне прозрачности и интерпретируемости. www.ccn.com plisio.net

White box модели (простые модели) разработаны так, чтобы быть прозрачными и интерпретируемыми. deepmachinelearning.ru Пользователи и разработчики могут изучать внутреннюю работу алгоритма, понимая, как переменные и данные влияют на процесс принятия решений модели. plisio.net Такие модели, как правило, не могут обеспечить наилучшую точность, но обладают глобальной интерпретируемостью. deepmachinelearning.ru Примеры: метрические методы, линейные модели регрессии и классификации, решающие деревья небольшой глубины, метод наивного Байеса. deepmachinelearning.ru

Black box модели (сложные модели) характеризуются непрозрачностью. deepmachinelearning.ru Хотя вход и выход видны, внутренний процесс принятия решений остаётся скрытым или слишком сложным для полного понимания. plisio.net Такие модели способны моделировать более широкий класс зависимостей, поэтому, при достаточном объёме обучающих данных, обеспечивают более точные прогнозы. deepmachinelearning.ru Но из-за сложности внутренней логики их непосредственная интерпретация затруднена. deepmachinelearning.ru Примеры: глубокие нейронные сети, алгоритмы бустинга, случайные леса. www.activestate.com trendspider.com

Некоторые другие различия:

• Сложность. www.ccn.com White box модели обычно проще, используют простые алгоритмы, такие как решающие деревья или линейная регрессия. www.ccn.com Black box модели включают более сложные структуры, такие как нейронные сети и модели глубокого обучения. www.ccn.com
• Коррекция ошибок. www.ccn.com White box модели легче отлаживать и исправлять, так как их работа прозрачна. www.ccn.com Диагностика и исправление ошибок в black box моделях может быть сложнее из-за их сложности. www.ccn.com
• Области применения. www.ccn.com White box модели предпочтительны в сценариях, где интерпретируемость и доверие критичны, например в здравоохранении или финансах. www.ccn.com Black box модели могут использоваться для задач, требующих высокой точности, но им может не хватать доверия в критических процессах принятия решений. www.ccn.com