Welke benaderingen van interpretability voor compliance?

Om te zorgen voor compliance (naleving van regelgeving) in machine learning, is interpretatie van modellen belangrijk. De belangrijkste benaderingen voor interpretatie voor compliance omvatten:

• Lokale interpretatie: het verklaren van specifieke voorspellingen van het model met behulp van methoden zoals LIME of SHAP, om te begrijpen waarom het model die beslissing heeft genomen.
• Globale interpretatie: het analyseren van algemene patronen en de invloed van kenmerken op het model, bijvoorbeeld met behulp van feature importance of partial dependence plots.
• Gebruik van transparante modellen: het toepassen van modellen die van nature gemakkelijk te interpreteren zijn, zoals beslissingsbomen, lineaire modellen, regels.
• Documentatie en audit: het bijhouden van gedetailleerde documentatie over data, trainings- en validatieprocessen, wat helpt bij het controleren van compliance.
• Uitlegbaarheid voor gebruikers en regelgevers: het bieden van begrijpelijke uitleg over de beslissingen van het model voor eindgebruikers en toezichthouders.

Deze benaderingen helpen voor het identificeren en voorkomen van vooroordelen, zorgen voor vertrouwen en naleving van wettelijke normen.