Interpretabilitate

Interpretabilitate se referă la gradul în care o persoană poate înțelege mecanismele interne sau rezultatele unui model de învățare automată. În cercetarea învățării automate, interpretabilitatea este legată de transparența deciziilor și de capacitatea de a justifica concluziile generate de un model.

În literatura de specialitate, interpretabilitatea poate fi diferențiată de explicabilitate: interpretabilitatea se referă la înțelegerea directă a obiectelor modelului (cum funcționează, relațiile dintre caracteristici), în timp ce explicabilitatea poate implica explicații generate ulterior pentru a clarifica un rezultat.

Există două paradigme principale: interpretabilitate globală și locală. Globală înseamnă înțelegerea comportamentului întregului model; locală se referă la înțelegerea unei decizii individuale. Modelele intrinsic interpretabile, cum ar fi regresia liniară, arborii de decizie sau modelele bazate pe reguli, pot fi mai ușor de înțeles, în timp ce modele complexe pot utiliza explicații post-hoc, cum ar fi SHAP, LIME, importanța caracteristicilor sau graficele parțial dependente.

Aplicații: domenii cu decizii semnificative de impact, cum ar fi finanțele, sănătatea și drepturile, includ reglementări de trasabilitate, audit și responsabilitate. Scopul este să asigure încredere, validitate și conformitate în utilizarea algoritmilor.

Provocări: definirea și evaluarea interpretabilității, compromis între complexitate și acuratețe, risc de explicații incorecte sau înșelătoare, și necesitatea implicării utilizatorului în proiectare pentru rezultate utile și responsabile.