Explicabilitate

term_id: explainability

Category: ethics_safety

Definition

Acest concept abordează problema „cutiei negre” în sistemele complexe de IA, oferind informații despre modul în care modelele ajung la anumite predicții. Tehnici precum SHAP sau LIME ajută la vizualizarea importanței caracteristicilor.

Summary

Explicabilitatea se referă la gradul în care un om poate înțelege cauza unei decizii luate de un model de inteligență artificială.

Key Concepts

  • Interpretabilitate
  • Problema cutiei negre
  • Încredere
  • Detectarea biasului

Use Cases

  • Auditarea algoritmilor de aprobare a împrumuturilor pentru corectitudine
  • Diagnosticarea modelelor de imagistică medicală de către clinicieni
  • Conformitatea reglementară în evaluarea riscurilor financiare

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