Yapay zeka, neredeyse her sektörde ve uygulama alanında mühendisliği dönüştürüyor. Bununla birlikte, son derece hassas yapay zeka modellerine yönelik gereksinimler de ortaya çıkıyor. Aslında, yapay zeka modelleri geleneksel yöntemlerin yerini aldıkça genellikle daha doğru sonuçlar verebiliyor, ancak bunun bazen bir bedeli olabilir: bu karmaşık yapay zeka modeli nasıl karar veriyor ve biz mühendisler olarak sonuçların beklendiği gibi çalıştığını nasıl doğrulayabiliriz?
Model kararlarını anlamamıza ve önyargı veya çekişmeli ataklara yatkınlık gibi kara kutu modelleriyle ilgili sorunları ortaya çıkarmamıza yardımcı olan bir dizi araç ve teknik olan açıklanabilir yapay zekaya giriş yapın. Açıklanabilirlik, yapay zeka ile çalışanların makine öğrenimi modellerinin tahminlere nasıl ulaştığını anlamalarına yardımcı olabilir. Bu, hangi özelliklerin model kararlarını yönlendirdiğini anlamak kadar basit olabilir, ancak karmaşık modelleri açıklamaya çalışırken daha zor olabilir.