Selitysanalyysityökalut
Selitysanalyysityökalut ovat ohjelmistoja ja menetelmiä, jotka auttavat ymmärtämään koneoppimismallien päätöksentekoa. Kun monimutkaiset mallit, kuten syvät neuroverkot, tekevät ennusteita tai luokitteluja, voi olla vaikeaa selvittää, miksi malli päätyi tiettyyn lopputulokseen. Selitysanalyysityökalut tarjoavat keinoja paljastaa näitä sisäisiä mekanismeja.
Yleisiä selitysanalyysimenetelmiä ovat esimerkiksi LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) ja SHAP (SHapley Additive exPlanations). LIME pyrkii
Näitä työkaluja käytetään monenlaisissa sovelluksissa. Esimerkiksi terveydenhuollossa voidaan tarkastella, mitkä potilaan tiedot vaikuttivat eniten tietyn sairauden