Spiegabilità

term_id: explainability

Category: ethics_safety

Definition

Questo concetto affronta il problema della ‘scatola nera’ nei sistemi di IA complessi fornendo approfondimenti su come i modelli arrivano a specifiche previsioni. Tecniche come SHAP o LIME aiutano a visualizzare l’importanza delle

Summary

La Spiegabilità si riferisce al grado in cui un essere umano può comprendere la causa di una decisione presa da un modello di IA.

Key Concepts

  • Interpretabilità
  • Problema della Scatola Nera
  • Fiducia
  • Rilevamento del Bias

Use Cases

  • Audit degli algoritmi di approvazione dei prestiti per equità
  • Diagnostica di modelli di imaging medico per i clinici
  • Conformità normativa nella valutazione del rischio finanziario

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