Explainability

term_id: explainability

Category: ethics_safety

Definition

Это понятие решает проблему «черного ящика» в сложных системах ИИ, предоставляя понимание того, как модели приходят к конкретным предсказаниям. Такие техники, как SHAP или LIME, помогают визуализировать важность признаков для принятия решений.

Summary

Объяснимость (Explainability) — это степень, в которой человек может понять причину решения, принятого моделью искусственного интеллекта.

Key Concepts

  • Интерпретируемость
  • Проблема черного ящика
  • Доверие
  • Выявление смещений

Use Cases

  • Аудит алгоритмов одобрения кредитов на предмет справедливости
  • Диагностика моделей медицинской визуализации для клиницистов
  • Соответствие нормативным требованиям при оценке финансовых рисков

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