Selitettävyys

term_id: explainability

Category: ethics_safety

Definition

Tämä käsite käsittelee monimutkaisten tekoälyjärjestelmien ‘mustan laatikon’ ongelmaa tarjoamalla oivalluksia siitä, miten mallit saavuttavat tiettyjä ennusteita. Tekniikat kuten SHAP tai LIME auttavat visualisoimaan ominaisuuksien merkitystä.

Summary

Selitettävyys viittaa siihen, missä määrin ihminen voi ymmärtää tekoälymallin tekemän päätöksen syyn.

Key Concepts

  • Tulkittavuus
  • Mustan laatikon ongelma
  • Luottamus
  • Vaikeuden havaitseminen

Use Cases

  • Luotonmyöntöpäätösalgoritmien auditointi oikeudenmukaisuuden varmistamiseksi
  • Lääketieteellisten kuvantamismallien diagnosointi lääkäreille
  • Säädösten noudattaminen rahoituksen riskinarvioinnissa

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