Объяснимость, интерпретируемость и наблюдаемость в машинном обучении

• Машинное обучение (ML) становится все более распространенным в различных отраслях благодаря своей способности генерировать точные прогнозы и полезную информацию на основе больших наборов данных. • 34% компаний внедрили ML, сообщив о значительных улучшениях в удержании клиентов, росте выручки и повышении эффективности затрат. • Необходимость в прозрачности становится все более важной по мере усложнения моделей ML и их использования. • Три ключевых термина - объяснимость, интерпретируемость и наблюдаемость - широко признаны как составляющие прозрачности модели ML. • Объяснимость относится к пониманию внутренней логики и механики модели, лежащей в основе принятия решения. • Интерпретируемость - способность понять общее решение, основанное на входных данных, без полного понимания внутренней логики модели. • Наблюдаемость - понимание того, насколько хорошо модель работает в производственной среде, и мониторинг ее производительности. • Важно уделять внимание объяснимости, интерпретируемости и наблюдаемости при разработке и интеграции систем ML для обеспечения доверия и подотчетности при принятии решений.

читать материал полностью