Почему возникают проблемы прозрачности и объяснимости в системах машинного обучения?

Несколько причин, по которым возникают проблемы прозрачности и объяснимости в системах машинного обучения:

• Восприятие моделей как «чёрных ящиков». forklog.com cyberleninka.ru Это усложняет понимание и контроль над решениями и действиями, которые производят системы и алгоритмы машинного обучения. forklog.com
• Неоднозначность термина «объяснимость». forklog.com Это широко трактуемое понятие, которое может вызывать разные интерпретации. forklog.com
• Быстрое развитие искусственного интеллекта. forklog.com Это влечёт за собой дополнительные сложности при внедрении методов, направленных на повышение прозрачности и объяснимости систем машинного обучения. forklog.com
• Сложность моделей и доступных наборов данных. www.mql5.com Специалисты по данным, разрабатывающие алгоритмы машинного обучения, не могут точно объяснить поведение своих алгоритмов на всех возможных наборах данных. www.mql5.com
• Расхождения между объяснениями. www.mql5.com Они могут возникать, когда разные методы дают разные вычисления, что затрудняет прямое сравнение. www.mql5.com

Для решения проблем прозрачности и объяснимости в системах машинного обучения исследователи и инженеры используют методы локальной и глобальной интерпретации моделей, которые позволяют получать объяснения для конкретных предсказаний и понимать общие принципы принятия решений модели. cyberleninka.ru