Açıklanabilir Yapay Zekâ

AI Etikleri

Joe Franklin

Associate Data Literacy and Essentials Manager, DataCamp

Açıklanabilir YZ nedir?

• İç işleyişi insanlarca anlaşılabilen YZ sistemleri
• Amaç: YZ'nin kararlarını açık, anlaşılır ve açıklanabilir kılmak
• YZ'nin neden ve nasıl karar verdiğini anlamaya yardımcı olur
• Etik YZ kullanımına doğru önemli bir adım

¹ Icon made by vectorsmarket15 from www.flaticon.com

Merkezî sütunlar

• Şeffaflık, adil olma, hesap verebilirlik merkezîdir
• YZ sonuçları insanlara erişilebilir ve mantıklı olmalıdır

• Çekirdeğinde açıklanabilirlik olan modeller
• Karar ağaçları veya doğrusal regresyon gibi yorumlanabilir modeller kullanır
• Olası daha düşük performansa rağmen süreci görebilmek değerlidir

¹ Icons made by juicy_fish & Becris from www.flaticon.com

Nasıl çalışır?

Nasıl çalışır?

Yerel Yorumlanabilir Modelden Bağımsız Açıklamalar (LIME)

• Modelin iletişimini kolaylaştıran bir çevirmen olarak LIME
• Belirli bir tahmin için karar sürecinin daha basit bir sürümünü oluşturur
• Örnek:
  • Yönetmen popülerliği ve yüksek bütçe gibi etkenlere dayalı film hiti tahminini açıklar

¹ Icon made by Freepik from www.flaticon.com

SHapley Additive exPlanations (SHAP)

• SHAP: özellik önemini ortaya çıkaran bir dedektif
• Uygulamada SHAP
  • Yönetmen: %50
  • Kadro: %30
  • Tür: %15
  • Bütçe: %5

XAI'nin geleceği

• XAI'de çok daha fazla teknik ve yaklaşım vardır
• XAI ile geleneksel YZ arasındaki fark azalıyor
• Süregelen araştırmalar YZ yorumlanabilirliğini artırıyor

Hadi pratik yapalım!

AI Etikleri