Que abordagens de interpretabilidade para conformidade?

Para garantir a conformidade (conformidade com os regulamentos) no aprendizado de máquina, a interpretabilidade dos modelos é importante. As principais abordagens para interpretabilidade na conformidade incluem:

• Interpretabilidade local: explicar previsões específicas do modelo usando métodos como LIME ou SHAP, para entender por que o modelo tomou determinada decisão.
• Interpretabilidade global: analisar padrões gerais e a influência das características no modelo, por exemplo, usando a importância das características ou dependências parciais (Partial Dependence Plots).
• Uso de modelos transparentes: aplicar modelos que por sua natureza são fáceis de interpretar, como árvores de decisão, modelos lineares, regras.
• Documentação e auditoria: manter uma documentação detalhada sobre os dados, processos de treinamento e validação, o que ajuda a verificar a conformidade com os requisitos.
• Explicabilidade para usuários e reguladores: fornecer explicações compreensíveis das decisões do modelo para os usuários finais e órgãos de controle.

Essas abordagens ajudam a identificar e prevenir vieses, garantem confiança e conformidade com as normas legais.