Interpretabilidade

O que é Interpretabilidade em IA

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

Modelos naturalmente interpretaveis:

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

Trade-off entre interpretabilidade é performance:

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

Na Trilion, a escolha entre modelos interpretaveis é complexos é feita de forma estratégica, considerando o contexto do negócio é os requisitos de compliance de cada cliente.

Regulacoes como a LGPD é o AI Act europeu tendem a favorecer modelos interpretaveis em aplicações de alto risco, como credito é saúde.