Bilanciare complessità e trasparenza per un processo decisionale efficace
Poiché sempre più settori adottano l’apprendimento automatico come parte dei loro processi decisionali, sorge una domanda importante: come possiamo fidarci di modelli di cui non riusciamo a comprenderne il ragionamento e come possiamo prendere con sicurezza decisioni ad alto rischio basate su tali informazioni?
Per le applicazioni all’interno di settori critici per la sicurezza, dove gli errori possono portare a risultati disastrosi, la mancanza di trasparenza può rappresentare un grave ostacolo all’adozione. È qui che si verificano l’interpretabilità del modello e spiegabilità sta diventando sempre più importante.
Pensa a modelli lungo uno spettro di comprensibilità: complesso reti neurali profonde occupare un’estremità, mentre trasparente sistemi basati su regole risiedere dall’altro. In molti casi, è altrettanto importante che l’output di un modello sia interpretabile e perfettamente accurato.
In questo post del blog esploreremo un metodo per generare automaticamente set di regole direttamente dai dati, che consente di creare un sistema di supporto decisionale completamente trasparente e interpretabile. È importante notare che non tutti i casi possono essere risolti in modo soddisfacente con tali modelli di base. Tuttavia, avviare qualsiasi attività di modellazione con un semplice modello di base offre diversi vantaggi chiave:
- Implementazione rapida: Configurazione rapida per avviare una modalità fondamentale
- Riferimento comparativo: Un punto di riferimento per valutare le tecniche più avanzate
- Approfondimenti comprensibili dall’uomo: I modelli spiegabili di base forniscono preziose intuizioni interpretabili dall’uomo
Ai miei colleghi professionisti di Data Science che leggono questo post: riconosco la somiglianza di questo metodo con il semplice adattamento di a modello di albero decisionale. Tuttavia, continuando a leggere, vedrai che questo metodo è adattato per imitare la creazione di regole umane, il che ne rende più semplice l’interpretazione rispetto all’output di un tipico modello di albero decisionale (che spesso può rivelarsi difficile nella pratica).
