Quali sono i rischi di AutoML dal punto di vista dell'interpretabilità?

I principali rischi di AutoML dal punto di vista dell'interpretabilità:

• Complessità dei modelli: AutoML spesso sceglie ensemble complessi o modelli profondi che sono difficili da interpretare.
• Mancanza di trasparenza: La selezione automatica di iperparametri e architetture può portare a modelli la cui logica non è comprensibile all'utente.
• Problemi di spiegabilità: I metodi standard di interpretazione (ad esempio, SHAP, LIME) possono funzionare peggio o essere meno informativi per i modelli creati da AutoML.
• Perdita di controllo: L'utente non sempre capisce perché AutoML ha scelto quel modello, rendendo più difficile la fiducia e il debug.

Per ridurre i rischi, si consiglia di usare AutoML insieme a strumenti di interpretazione e di limitare la complessità dei modelli se la trasparenza è importante.