Care sunt riscurile AutoML din punctul de vedere al interpretabilității?

Principalele riscuri ale AutoML din punctul de vedere al interpretabilității:

• Complexitatea modelelor: AutoML alege adesea ansambluri complexe sau modele profunde, dificil de interpretat.
• Lipsa de transparență: Selectarea automată a hiperparametrilor și arhitecturilor poate duce la modele a căror logică nu este clară pentru utilizator.
• Probleme de explicabilitate: Metodele standard de interpretare (de exemplu, SHAP, LIME) pot funcționa mai slab sau pot fi mai puțin informative pentru modelele create de AutoML.
• Pierdere de control: Utilizatorul nu înțelege întotdeauna de ce AutoML a ales exact acel model, ceea ce face dificilă încrederea și depanarea.

Pentru reducerea riscurilor, se recomandă utilizarea AutoML împreună cu instrumente de interpretare și limitarea complexității modelelor dacă transparența este importantă.