Jaká jsou rizika AutoML z hlediska interpretovatelnosti?

Hlavní rizika AutoML z hlediska interpretovatelnosti:

• Složitost modelů: AutoML často vybírá složité ansámbly nebo hluboké modely, které jsou těžko interpretovatelné.
• Nedostatek transparentnosti: Automatický výběr hyperparametrů a architektur může vést k modelům, jejichž logika není uživateli srozumitelná.
• Problémy s vysvětlitelností: Standardní metody interpretace (například SHAP, LIME) mohou u modelů vytvořených AutoML fungovat hůře nebo být méně informativní.
• Ztráta kontroly: Uživatel často neví, proč AutoML zvolilo právě tento model, což ztěžuje důvěru a ladění.

Pro snížení rizik se doporučuje používat AutoML spolu s nástroji pro interpretaci a omezit složitost modelů, pokud je důležitá transparentnost.