Desvendando a Caixa Preta: Interpretability vs. Explainability em Machine Learning
À medida que os modelos de Machine Learning (ML) se tornam cada vez mais complexos e integrados em decisões críticas, a necessidade de entender seu funcionamento interno e justificar suas previsões nunca foi tão crucial. A “caixa preta” – onde até mesmo os criadores não compreendem totalmente por que um modelo chega a uma conclusão específica – está se tornando inaceitável em muitos domínios. Nesse contexto, surgem dois conceitos fundamentais, frequentemente confundidos, mas distintos: Interpretability (Interpretabilidade) e Explainability (Explicabilidade). Ambos são componentes essenciais da Transparência em ML, o objetivo maior de permitir que stakeholders compreendam como um modelo opera e por que ele gera saídas específicas. ...