Современные нейросети способны решать сложные задачи, но их интерпретируемость остается вызовом. Алгоритмы часто работают как «черные ящики», что затрудняет объяснение их решений. Тренд на улучшение интерпретируемости моделей ИИ направлен на то, чтобы сделать их работу прозрачной и понятной для пользователей, что критически важно для внедрения технологий в такие отрасли, как медицина, финансы и юриспруденция. В этой статье я разберу, что стоит за этим трендом, как его внедрить и почему он так важен...

В мире машинного обучения точность модели — важный критерий, но далеко не единственный. Представьте ситуацию: ваша модель точно предсказывает отток клиентов или выдачу кредита, но бизнес спрашивает: Почему? На основании чего мы сделали такие выводы? Интерпретируемость становится ключевым фактором, особенно в высокорисковых задачах, где решения должны быть прозрачными и обоснованными. Давайте разберёмся, что это значит на практике, какие есть подходы и когда это критически важно. 1️⃣ Бизнес доверяет моделям больше, когда понимает их решения...