Glosar

Interpretabilitatea modelului

Ce este Interpretabilitatea modelului?

Interpretabilitatea modelului descrie cât de bine pot înțelege oamenii cum ajunge un model de IA la rezultatele sale. Modelele simple, precum arborii de decizie, sunt din start ușor de citit; în cazul rețelelor neuronale complexe, pot ajuta tehnicile care evidențiază influența caracteristicilor individuale. Interpretabilitatea contează pentru depanare, pentru încredere și pentru cerințele de reglementare, de exemplu atunci când respingerea unui credit trebuie justificată.

Subiecte

explicabilitate
transparență
încredere

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Explicabilitate

Explicabilitatea (IA explicabilă, XAI) descrie cât de bine se poate înțelege de ce un sistem IA a ajuns la un anumit rezultat. Cuprinde metode care arată ce intrări au influențat cel mai mult o decizie, precum și ajutoare practice, cum ar fi trimiterile la surse și jurnalele. Explicabilitatea contează pentru încredere, remedierea erorilor și reglementare – de exemplu atunci când o bancă trebuie să justifice de ce a respins o cerere.

XAI
Transparență
+1

Transparența IA

Transparența IA înseamnă dezvăluirea faptului că este implicată IA, a datelor și surselor pe care se bazează rezultatele ei și a modului în care se iau deciziile. Aceasta include etichetarea conținutului IA, trimiteri trasabile la surse, jurnale și modificări documentate. Transparența creează încredere, ușurează remedierea erorilor și este în parte impusă prin lege, de exemplu prin obligațiile de transparență din AI Act, potrivit cărora oamenii ar trebui să poată recunoaște că interacționează cu o IA.

Transparență
Încredere
+1

Transparența algoritmică

Transparența algoritmică înseamnă că se poate înțelege cum ajunge un sistem automatizat la un rezultat: ce date utilizează, ce reguli urmează și unde se află limitele sale. Aceasta creează încredere, face erorile mai ușor de urmărit și devine tot mai mult o cerință legală, de exemplu prin obligațiile de informare prevăzute de RGPD și de Regulamentul UE privind IA (AI Act). În practică, ajută documentația, citarea surselor, jurnalele și informările clare pentru persoanele vizate.

Transparență
Etica IA
+1

Arbore de decizie

Un arbore de decizie este un model care reprezintă o decizie ca o succesiune de întrebări simple cu răspuns da/nu: fiecare ramură testează o caracteristică, iar fiecare frunză indică un rezultat. În machine learning, astfel de arbori sunt învățați automat din date și folosiți pentru clasificare sau prognoză. Principalul lor punct forte este transparența – de exemplu, arată de ce o cerere de credit a fost semnalată pe baza venitului, a duratei și a istoricului de plăți.

Învățare automată
Clasificare
+1