Explainability

term_id: explainability

Category: ethics_safety

Definition

Αυτή η έννοια αντιμετωπίζει το πρόβλημα του «μαύρου κουτιού» στα σύνθετα συστήματα ΤΝ, παρέχοντας όραση στο πώς τα μοντέλα καταλήγουν σε συγκεκριμένες προβλέψεις. Τεχνικές όπως οι SHAP ή LIME βοηθούν στην οπτικοποίηση της σημασίας των χαρακτηριστικών, επιτρέποντας στους ανθρώπους να επαληθεύσουν τη λογική πίσω από τις αποφάσεις του αλγορίθμου και να εντοπίσουν πιθανές προκαταλήψεις.

Summary

Η Explainability (Εξηγησιμότητα) αναφέρεται στο βαθμό στον οποίο ένας άνθρωπος μπορεί να κατανοήσει την αιτία μιας απόφασης που λαμβάνεται από ένα μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης.

Key Concepts

  • Ερμηνευσιμότητα
  • Πρόβλημα Μαύρου Κουτιού
  • Εμπιστοσύνη
  • Ανίχνευση Προκατάληψης

Use Cases

  • Έλεγχος αλγορίθμων έγκρισης δανείων για δικαιοσύνη
  • Διάγνωση μοντέλων ιατρικής απεικόνισης από κλινικούς γιατρούς
  • Ρυθμιστική συμμόρφωση στην αξιολόγηση οικονομικού κινδύνου

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