Explicațiile contrafactuale sunt o metodă de a explica deciziile modelelor de învățare automată, arătând cum trebuie modificate datele de intrare pentru a obține un rezultat diferit. De exemplu, dacă un model refuză un împrumut, o explicație contrafactuală poate arăta că dacă venitul clientului ar fi cu 10% mai mare, decizia s-ar schimba în aprobare.

Acest lucru ajută la înțelegerea factorilor care influențează predicția și face modelul mai transparent și interpretabil, mai ales în cazul modelelor complexe de învățare profundă.

Anterior În continuare