Kontrafaktiskie skaidrojumi ir metodes, kas paskaidro mašīnmācīšanās modeļu lēmumus, rādot, kā mainīt ievades datus, lai iegūtu citu rezultātu. Piemēram, ja modelis atteiktu kredītu, kontrafaktiskais skaidrojums varētu parādīt, ka, ja klienta ienākumi būtu par 10% augstāki, lēmums mainītos uz apstiprinājumu.

Tas palīdz saprast, kādi faktori ietekmē prognozi, un padara modeli caurspīdīgāku un interpretējamu, īpaši sarežģītos dziļās mācīšanās modeļos.

Iepriekšējais Tālāk