Interpretabilitas dalam pembelajaran mesin adalah konsep untuk menjadikan model pembelajaran mesin lebih transparan dan mudah dipahami oleh banyak audiens, khususnya non-ahli. Hal ini menjadi semakin penting dalam beberapa tahun terakhir karena model pembelajaran mesin menjadi lebih kompleks.
Tujuan dari interpretabilitas adalah untuk meningkatkan kegunaan model dengan memahami alasan model membuat prediksi tertentu, menilai secara lebih akurat potensi risiko penerapan model yang belum diuji, dan mengomunikasikan dengan jelas alasan sistem mengambil keputusan. Hal ini juga penting karena alasan etis, karena memastikan model tidak mengandung bias yang diskriminatif atau tidak adil sangatlah penting.
Salah satu cara untuk meningkatkan interpretasi suatu model adalah melalui visualisasi. Visualisasi seperti pohon keputusan, bagan kepentingan fitur, dan plot ketergantungan parsial digunakan untuk membuat representasi visual model yang memudahkan interpretasi perilaku sistem.
Cara lain untuk meningkatkan kemampuan interpretasi adalah dengan menggunakan fitur-fitur yang dapat dipahami. Dengan mengganti fitur numerik dengan fitur yang dapat dibaca manusia, model menjadi lebih mudah dipahami dan dipercaya. Hal ini juga membantu meringankan fenomena yang dikenal sebagai “kotak hitam”, di mana pengguna tidak memiliki wawasan tentang keputusan yang diambil oleh suatu model.
Selain itu, teknik seperti penjelasan tingkat instans, yang menjelaskan prediksi model tunggal, semakin banyak diterapkan dalam bidang pembelajaran mesin untuk meningkatkan kepercayaan pada model.
Terakhir, teknik seperti contoh adversarial dapat digunakan untuk mengukur ketahanan suatu model. Contoh-contoh ini memberikan beberapa interpretasi tentang apa yang membuat model rentan terhadap kesalahan, seperti overfitting atau kebocoran data.
Secara keseluruhan, kemampuan interpretasi telah menjadi bagian yang semakin penting dalam lanskap pembelajaran mesin. Dengan meningkatkan pemahaman model, potensi kendala dapat diidentifikasi sebelum penerapan, dan penggunaan pembelajaran mesin yang efektif dan manusiawi dapat dicapai dengan lebih mudah.
