В чем разница между интерпретируемыми и необъяснимыми моделями искусственного интеллекта?

Разница между интерпретируемыми и необъяснимыми моделями искусственного интеллекта заключается в том, что первые можно объяснить, а вторые — нет. www.unite.ai www.websoftshop.ru

Интерпретируемые модели — это алгоритмы, внутренняя структура которых проста и понятна человеку. systems-analysis.ru К ним относятся, например, линейная регрессия, логистическая регрессия, решающие деревья с небольшой глубиной, модели на основе правил. systems-analysis.ru Такие модели легко интерпретировать, но они часто уступают по точности более сложным моделям (например, глубоким нейросетям) на комплексных данных. systems-analysis.ru

Необъяснимые модели разрабатываются непосредственно из данных, и никто не может понять, что происходит внутри них. www.unite.ai Такие модели называют «чёрными ящиками», так как их решения или прогнозы трудно объяснить даже разработчикам ИИ. www.unite.ai www.websoftshop.ru

Таким образом, интерпретируемость — это свойство архитектуры, а объяснимость — это практика анализа. vc.ru Интерпретируемость предполагает, что модель изначально спроектирована так, чтобы быть понятной, а объяснимость — это попытка реконструировать причины поведения модели после того, как получен её вывод. vc.ru