Interpretabilidade

O que e Interpretabilidade em IA

Interpretabilidade refere-se a capacidade intrinseca de um modelo de machine learning ser compreendido por humanos. Diferente da explicabilidade, que usa tecnicas externas para explicar modelos complexos, a interpretabilidade e uma propriedade inerente ao proprio modelo.

Modelos naturalmente interpretaveis:

• Regressao linear e logistica: coeficientes indicam impacto de cada variavel
• Arvores de decisao: fluxo logico visivel em formato de arvore
• Regras de decisao: condicoes if-then explicitas e auditaveis
• Modelos aditivos generalizados (GAMs): contribuicoes separadas por feature

Trade-off entre interpretabilidade e performance:

• Modelos simples sao mais interpretaveis mas podem ter menor acuracia
• Redes neurais profundas tem alta performance mas baixa interpretabilidade
• A escolha depende do dominio e requisitos regulatorios
• Em aplicacoes criticas, interpretabilidade pode ser mais importante que performance marginal

Na Trilion, a escolha entre modelos interpretaveis e complexos e feita de forma estrategica, considerando o contexto do negocio e os requisitos de compliance de cada cliente.

Regulacoes como a LGPD e o AI Act europeu tendem a favorecer modelos interpretaveis em aplicacoes de alto risco, como credito e saude.