БАЛАНС В ОБЪЯСНИМОСТИ РЕШЕНИЯ МОДЕЛИ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004.8

Бритвина П.В.

студентка 4 курса САФУ Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)

БАЛАНС В ОБЪЯСНИМОСТИ РЕШЕНИЯ МОДЕЛИ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ

Аннотация: в статье рассматривается сбалансированный подход к объяснимости в машинном обучении, акцентируя внимание на прозрачности и интерпретируемости моделей, важность учета этических аспектов и подчеркивают необходимость достижения баланса между точностью модели и ее понимаемостью для обеспечения доверия в критически важных областях принятия решений.

Ключевые слова: информационные технологии, машинное обучение, развитие, машинное обучение, искусственный интеллект.

В настоящее время, с увеличением сложности моделей машинного обучения, необходимость в объяснимости становится более критичной. Понимание принятых моделью решений является ключевым фактором, особенно в сферах, где эти решения могут иметь значительные последствия, таких как медицина, финансы и юриспруденция. В этом контексте, сбалансированный подход к объяснимости машинного обучения становится важным аспектом, который обеспечивает точность модели, не утрачивая при этом ее понимаемость.

Одним из важных элементов сбалансированного подхода является обеспечение прозрачности модели. Часто модели машинного обучения воспринимаются как «черные ящики», и их принципы работы непонятны даже для опытных специалистов. Для превращения этих «черных ящиков» в более прозрачные системы, исследователи и инженеры активно работают над методами локальной и глобальной интерпретации моделей. Эти методы

позволяют не только получать объяснения для конкретных предсказаний, но и понимать общие принципы принятия решений модели.

В сбалансированном подходе также учитывается интерпретируемость модели. Недостаточно просто знать, как модель работает в общем, важно иметь средства для интерпретации ее выводов на индивидуальном уровне. Методы, такие как LIME и SHAP, предоставляют возможность создавать локальные модели, объясняющие решения модели для конкретных примеров. Это делает модель более доступной для врачей, финансистов и других специалистов, которые могут не обладать глубокими знаниями в области машинного обучения.

Также важным элементом является учет этических аспектов. Внедрение моделей в чувствительных областях требует не только объяснимости, но и соблюдения принципов справедливости и отсутствия предвзятости. Принципы fairness-aware machine learning и акцент на этике в обучении моделей становятся неотъемлемой частью разработки.

Сбалансированный подход к объяснимости в машинном обучении необходим для того, чтобы обеспечить доверие и понимание принятых моделью решений. Прозрачность, интерпретируемость и этические аспекты становятся важным критерием при выборе моделей, особенно в областях, где эти модели принимают ответственные и важные решения.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Skine Интерпретируемость и объяснимость модели машинного обучения [Электронный ресурс] - URL: https://skine.ru/articles/614066/;

2. Dzen Как обеспечить объяснимость принимаемых нейросетью решений [Электронный ресурс] - URL: https://dzen.ru/a/ZUWQuiRpNypT1A5c;

3. Paperswithcode Balancing Explainability-Accuracy of Complex Models [Электронный ресурс] - URL: https://paperswithcode.com/paper/balancing-explainability-accuracy-of-complex

Britvina P.V.

Northern (Arctic) Federal University (Arkhangelsk, Russia)

BALANCE IN EXPLANABILITY OF MODEL SOLUTION IN MACHINE LEARNING

Abstract: the article explores a balanced approach to explainability in machine learning, emphasizing model transparency and interpretability, the importance of considering ethical considerations, and emphasizing the need to strike a balance between model accuracy and understandability to ensure trust in critical decision-making areas.

Keywords: information technology, machine learning, development, machine learning, artificial intelligence.