Explainability

term_id: explainability

Category: ethics_safety

Definition

Tento koncept řeší problém „černé skříňky“ u složitých systémů AI poskytováním vhledu do toho, jak modely docházejí ke konkrétním predikcím. Techniky jako SHAP nebo LIME pomáhají vizualizovat důležitost jednotlivých znaků pro konečné rozhodnutí.

Summary

Vysvětlitelnost označuje míru, do které může člověk pochopit příčinu rozhodnutí přijatého modelem AI.

Key Concepts

  • Interpretovatelnost
  • Problém černé skříňky
  • Důvěra
  • Detekce zkreslení

Use Cases

  • Audit algoritmů schvalování úvěrů z hlediska spravedlnosti
  • Diagnostika modelů medicínské zobrazovací diagnostiky pro lékaře
  • Dodržování předpisů při hodnocení finančních rizik

Code Example

1
2
3
4
5
6
7

import shap
import numpy as np

# Assuming model is a trained scikit-learn model
explainer = shap.TreeExplainer(model)
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
shap.summary_plot(shap_values, X_test)

Related