Как обеспечивается баланс между объяснимостью и эффективностью алгоритмов ИИ?

Баланс между объяснимостью и эффективностью алгоритмов ИИ обеспечивается за счёт следующих подходов:

• Применение методов на всех этапах жизненного цикла машинного обучения. www.websoftshop.ru Существуют методы анализа данных для разработки моделей (премоделирование), включения интерпретируемости в архитектуру системы (объяснимое моделирование) и создания апостериорных объяснений поведения системы (постмоделирование). www.websoftshop.ru
• Использование методов, которые не снижают точность модели и не увеличивают время её работы. moitvivt.ru В этом случае упор делают на методы, которые не изменяют внутренней структуры моделей «чёрного ящика». moitvivt.ru
• Применение метода «интерпретируемость по дизайну». www.unite.ai Этот подход накладывает ограничения на проектирование и обучение сети ИИ, пытаясь построить общую сеть из более мелких и более простых объяснимых фрагментов. www.unite.ai

Также для достижения баланса между точностью и объяснимостью используют методы, например SHAP, которые показывают, насколько конкретный признак изменил итоговый прогноз. moitvivt.ru