Ежеквартально компания использует модели машинного обучения для прогнозирования спроса и хочет подготовить отчет, который предоставит заинтересованным сторонам четкие объяснения того, как модели делают прогнозы. Какой элемент должен включить специалист по ИИ в отчет для обеспечения прозрачности и объяснимости модели?

Графики частичной зависимости (Partial Dependence Plots, PDP) показывают взаимосвязь между целевой переменной и одним или двумя признаками, усредняя влияние всех остальных признаков. Это позволяет наглядно объяснить, как конкретные входные данные влияют на прогнозы модели, что критически важно для прозрачности и объяснимости. Код, использованный для обучения модели, важен для воспроизводимости, но не объясняет, как модель делает прогнозы заинтересованным сторонам без технических знаний. Примеры обучающих данных показывают, на чем модель училась, но не раскрывают логику ее решений. Таблицы, показывающие сходимость модели, демонстрируют процесс обучения, а не механизм принятия решений.