La transparencia resuelve este problema mediante el uso de modelos fáciles de interpretar, algunos de los cuales abordaremos en la siguiente sección. La explicabilidad resuelve este problema "desempaquetando la caja negra" o intentando obtener información del modelo de aprendizaje automático, a menudo mediante el uso de métodos estadísticos.
¿Qué es la explicabilidad del modelo?
La explicabilidad del modelo es un concepto amplio de análisis y comprensión de los resultados proporcionados por los modelos ML. Se utiliza con mayor frecuencia en el contexto de los modelos de "caja negra", para los cuales es difícil demostrar cómo llegó el modelo a una decisión específica.
¿Qué es la explicabilidad en el aprendizaje profundo?
Explicabilidad (también conocida como "interpretabilidad") es el concepto de que un modelo de aprendizaje automático y su salida se pueden explicar de una manera que "tenga sentido" para un ser humano en un nivel aceptable … Otros, como los sistemas de aprendizaje profundo, aunque son más eficaces, siguen siendo mucho más difíciles de explicar.
¿Qué significa Explicabilidad en el contexto de un sistema de IA?
Andrew Maturo, analista de datos, SPR. “IA explicable en términos simples significa IA que es transparente en sus operaciones para que los usuarios humanos puedan entender y confiar en las decisiones Las organizaciones deben hacer la pregunta: ¿pueden explicar cómo su IA generó eso? idea o decisión específica?” –
¿Qué es el problema de explicabilidad?
La gente tiene una aparente aversión a las decisiones de caja negra que les afectan financieramente, en cuanto a su salud y de muchas otras formas, mientras que al mismo tiempo ignoran ciertos tipos de decisiones diferentes. … Cuando AI toma estas decisiones, se puede escuchar la demanda de explicabilidad.