Uitlegbaarheid

term_id: explainability

Category: ethics_safety

Definition

Dit concept adresseert het ‘black box’-probleem in complexe AI-systemen door inzicht te bieden in hoe modellen tot specifieke voorspellingen komen. Technieken zoals SHAP of LIME helpen bij het visualiseren van functiebelangrijkheid.

Summary

Uitlegbaarheid verwijst naar de mate waarin een mens de oorzaak kan begrijpen van een beslissing genomen door een AI-model.

Key Concepts

  • Interpreteerbaarheid
  • Black Box Probleem
  • Vertrouwen
  • Detectie van Bias

Use Cases

  • Het controleren van hypotheekaanvraatalgoritmen op eerlijkheid
  • Het diagnosticeren van medische beeldverwerkingsmodellen voor klinici
  • Naleving van regelgeving bij financiële risicobeoordeling

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