Explicabilidade

term_id: explainability

Category: ethics_safety

Definition

Este conceito aborda o problema da ‘caixa preta’ em sistemas complexos de IA, fornecendo insights sobre como os modelos chegam a previsões específicas. Técnicas como SHAP ou LIME ajudam a visualizar a importância dos recursos.

Summary

Explicabilidade refere-se ao grau em que um ser humano pode entender a causa de uma decisão tomada por um modelo de IA.

Key Concepts

  • Interpretabilidade
  • Problema da Caixa Preta
  • Confiança
  • Detecção de Vieses

Use Cases

  • Auditoria de algoritmos de aprovação de empréstimos quanto à justiça
  • Diagnóstico de modelos de imagem médica para clínicos
  • Conformidade regulatória na avaliação de risco financeiro

Code Example

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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)

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