Yorumlanabilirlii

Yorumlanabilirlik, bir yapay zeka modelinin çıktılarının veya kararlarının insanlar tarafından anlaşılabilir olmasını ifade eder. Özellikle makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi karmaşık modellerde, modelin neden belirli bir sonuca ulaştığını açıklamak zor olabilir. Yorumlanabilirlik, bu "kara kutu" problemini çözmeyi amaçlar.

Yorumlanabilirliğin çeşitli seviyeleri vardır. En basit düzeyde, modelin temel prensiplerini anlamak yeterli olabilir. Daha karmaşık durumlarda ise, belirli bir tahmin veya karar için hangi girdi özelliklerinin en etkili olduğunu belirlemek gibi daha ayrıntılı analizler gerekebilir. Örneğin, bir kredi başvurusunu reddeden bir yapay zeka modelinin neden reddettiğini anlamak, yorumlanabilirlik sayesinde mümkün olabilir. Gelir düzeyi, kredi geçmişi veya yaş gibi faktörlerin reddede etkisini görmek, hem başvuru sahibine hem de finans kuruluşuna bilgi verir.

Yorumlanabilirlik, güven, şeffaflık ve hesap verebilirlik açısından büyük önem taşır. Özellikle sağlık, finans ve hukuk gibi hassas alanlarda, kararların doğruluğunu ve adilliğini sağlamak için yorumlanabilirlik kritik bir rol oynar. Ayrıca, modelin hatalarını ayıklamak, performansını iyileştirmek ve olası önyargıları tespit etmek için de kullanılır. Bu nedenle, yapay zeka alanında araştırmacılar ve geliştiriciler için aktif bir çalışma konusudur.