Uma empresa tem um modelo de machine learning e quer entender como o modelo chega às suas previsões. Qual é o termo para entender as previsões de um modelo?

A interpretabilidade do modelo refere-se à capacidade de compreender como um modelo de machine learning faz suas previsões. É crucial para construir confiança, depurar erros e garantir a conformidade regulatória, especialmente em setores sensíveis. Treinamento do modelo é o processo de alimentar dados ao modelo para que ele aprenda padrões, não a compreensão de suas previsões. Interoperabilidade do modelo trata da capacidade de diferentes modelos ou sistemas funcionarem juntos, o que não se relaciona diretamente com a compreensão interna das previsões. Desempenho do modelo avalia a precisão ou eficácia do modelo, mas não explica o "porquê" por trás de suas decisões.