объяснение решений
Для повышения интерпретируемости моделей машинного обучения рекомендуется использовать метод SHAP и LIME. Эти инструменты обеспечивают объяснение решений
Первый шаг к созданию объяснимого искусственного интеллекта заключается в разработке пользовательского интерфейса ИИ, который ясно демонстрирует, как принимаются решения.