Interpretabilidade no aprendizado de máquina é o conceito de tornar os modelos de aprendizado de máquina mais transparentes e compreensíveis para vários públicos, especificamente não especialistas. Tornou-se cada vez mais importante nos últimos anos, à medida que os modelos de aprendizado de máquina se tornaram mais complexos.
O objetivo da interpretabilidade é aumentar a utilidade dos modelos, compreendendo por que eles fazem certas previsões, avaliando com mais precisão os riscos potenciais da implantação de modelos não testados e comunicando claramente por que um sistema está tomando decisões. É também importante por razões éticas, uma vez que é vital garantir que os modelos não contenham preconceitos discriminatórios ou injustos.
Uma maneira de aumentar a interpretabilidade de um modelo é por meio de visualizações. Visualizações como árvores de decisão, gráficos de importância de recursos e gráficos de dependência parcial são usados para criar representações visuais de modelos que facilitam a interpretação do comportamento de um sistema.
Outra maneira de aumentar a interpretabilidade é usar recursos inteligíveis. Ao substituir recursos numéricos por outros legíveis por humanos, os modelos tornam-se mais fáceis de compreender e confiar. Isso também ajuda a aliviar um fenômeno conhecido como “caixa preta”, em que os usuários não têm informações sobre as decisões que um modelo está tomando.
Além disso, técnicas como explicações em nível de instância, que explicam as previsões de modelos únicos, estão sendo cada vez mais aplicadas no campo do aprendizado de máquina para aumentar a confiança nos modelos.
Finalmente, técnicas como exemplos adversários podem ser usadas para medir a robustez de um modelo. Esses exemplos fornecem alguma interpretabilidade sobre o que torna um modelo vulnerável a erros, como ajuste excessivo ou vazamento de dados.
No geral, a interpretabilidade tornou-se uma parte cada vez mais importante do cenário do aprendizado de máquina. Ao aumentar a compreensão dos modelos, potenciais armadilhas podem ser identificadas antes da implantação, e o uso eficaz e humano do aprendizado de máquina pode ser alcançado mais facilmente.
