Più che semplici rettili Esplorare il toolkit delle iguane per l’Intelligenza Artificiale Spiegabile oltre i modelli a scatola nera

Esplora il toolkit delle iguane per l'IA spiegabile oltre i modelli a scatola nera.

“AI thinking” Fonte: Creato dall'autore utilizzando Dall-E

Bilanciare complessità e trasparenza per un decision making effettivo

Man mano che sempre più settori adottano l’apprendimento automatico come parte dei loro processi decisionali, sorge una domanda importante: come possiamo fidarci dei modelli in cui non possiamo comprendere il loro ragionamento e come possiamo prendere decisioni di grande importanza basate su tali informazioni in modo sicuro e fiducioso?

Per le applicazioni all’interno di settori ad alto rischio, in cui gli errori possono portare a risultati disastrosi, la mancanza di trasparenza può essere un ostacolo importante per l’adozione. È qui che l’interpretabilità del modello e la spiegabilità stanno diventando sempre più importanti.

Pensa ai modelli lungo uno spettro di comprensibilità: le complesse reti neurali profonde occupano un’estremità, mentre i sistemi trasparenti basati su regole risiedono nell’altra. In molti casi, è altrettanto importante che l’output di un modello sia interpretabile quanto che sia perfettamente accurato.

Interpretabilità vs Accuratezza. Fonte: creato dall'autore

In questo post del blog, esploreremo un metodo per generare automaticamente regole direttamente dai dati, che consente di costruire un sistema di supporto decisionale completamente trasparente e interpretabile. È importante notare che non tutti i casi possono essere risolti in modo soddisfacente utilizzando tali modelli di base. Tuttavia, avviare qualsiasi tentativo di modellazione con un modello di base semplice offre diversi vantaggi chiave:

  • Implementazione Rapida: Configurazione rapida per avviare un modello fondamentale
  • Riferimento Comparativo: Un punto di riferimento per valutare tecniche più avanzate
  • Intuizioni Comprensibili dall’Uomo: I modelli spiegabili di base forniscono preziose intuizioni interpretabili dall’uomo

Ai colleghi praticanti della Data Science che leggono questo post: riconosco la somiglianza di questo metodo con la semplice creazione di un modello ad albero decisionale. Tuttavia, continuate a leggere e vedrete che questo metodo è progettato per imitare la creazione di regole umane, il che rende più facile interpretarlo rispetto all’output di un tipico modello ad albero decisionale (che spesso può risultare difficile nella pratica).