Firma posiada model uczenia maszynowego i chce uzyskać wgląd w to, w jaki sposób model dochodzi do swoich przewidywań. Jak nazywa się zrozumienie przewidywań modelu?

Interpretowalność modelu (Model Interpretability) to proces zrozumienia, w jaki sposób model uczenia maszynowego podejmuje swoje decyzje i generuje przewidywania. Jest to kluczowe dla budowania zaufania do modelu, debugowania go oraz zapewnienia zgodności z regulacjami. Trenowanie modelu to proces uczenia go na danych. Interoperacyjność modelu odnosi się do zdolności modelu do współpracy z innymi systemami. Wydajność modelu dotyczy jego efektywności obliczeniowej lub szybkości działania, a nie sposobu, w jaki dochodzi do przewidywań.