В чем разница между подходами XAI и SHAP в интерпретации машинного обучения?

Разница между подходами XAI и SHAP в интерпретации машинного обучения заключается в их целях и задачах.

XAI (объяснимый искусственный интеллект) — это набор процессов и методов, которые позволяют пользователям понимать и доверять результатам алгоритмов машинного обучения. {10-host} XAI помогает сделать внутреннюю логику и выходные данные алгоритмов прозрачными и интерпретируемыми для человека. rdc.grfc.ru XAI используется для описания модели ИИ, её ожидаемого воздействия и потенциальных искажений. {10-host}

SHAP (SHapley Additive exPlanations) — это метод, основанный на теории совместных игр, который предоставляет объяснения отдельным прогнозам, сделанным моделями машинного обучения. www.geeksforgeeks.org SHAP количественно оценивает вклад каждой функции в прогноз, предлагая как глобальную, так и локальную интерпретируемость. www.geeksforgeeks.org SHAP хорошо работает для задач классификации и регрессии, но плохо применим для обучения с подкреплением. rdc.grfc.ru

Таким образом, XAI фокусируется на общем подходе к интерпретации машинного обучения, а SHAP — на конкретном методе объяснения индивидуальных прогнозов.