Wyjaśnialność

term_id: explainability

Category: ethics_safety

Definition

Koncepcja ta rozwiązuje problem „czarnej skrzynki” w złożonych systemach SI, dostarczając wglądu w to, jak modele dochodzą do konkretnych przewidywań. Techniki takie jak SHAP czy LIME pomagają wizualizować ważność poszczególnych cech dla wyniku modelu.

Summary

Wyjaśnialność odnosi się do stopnia, w jakim człowiek może zrozumieć przyczynę decyzji podjętej przez model sztucznej inteligencji.

Key Concepts

  • Interpretowalność
  • Problem czarnej skrzynki
  • Zaufanie
  • Wykrywanie biasu

Use Cases

  • Audyt algorytmów przyznawania kredytów pod kątem sprawiedliwości
  • Diagnostyka modeli obrazowania medycznego dla klinicystów
  • Zgodność regulacyjna w ocenie ryzyka finansowego

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