व्याख्या योग्य गाऊसी प्रक्रिया
एक व्याख्या योग्य गाऊसी प्रक्रिया (XAI-GP) गाऊसी प्रक्रिया मॉडल की संभाव्य, अनिश्चितता-जागरूक भविष्यवाणियों को व्यवस्थित व्याख्यात्मक उपकरणों — जैसे SHAP मान, कर्नेल अपघटन, या संवेदनशीलता विश्लेषण — के साथ जोड़ती है, ताकि प्रत्येक भविष्यवाणी एक कैलिब्रेटेड विश्वास अंतराल और एक लेखापरीक्षण योग्य स्पष्टीकरण दोनों के साथ आए कि किन इनपुट ने इसे प्रेरित किया।
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स्रोत
- Rasmussen, C. E., & Williams, C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-18253-9
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/explainable-gaussian-process
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