Odborná definícia
Odborná definícia
SHAP je metóda vysvetľovania predikcií založená na Shapleyho hodnotách, ktorá priraďuje vlastnostiam príspevok vzhľadom na všetky ich kombinácie.
Zrozumiteľné vysvetlenie
Zrozumiteľné vysvetlenie
Jednoducho povedané, SHAP je metóda vysvetľovania predikcií založená na Shapleyho hodnotách, ktorá priraďuje vlastnostiam príspevok vzhľadom na všetky ich kombinácie. V praxi potrebuje reprodukovateľný protokol, vhodnú porovnávaciu základňu a analýzu chýb aj neistoty.
Časté otázky
Časté otázky
Čo je SHAP?
SHAP je metóda vysvetľovania predikcií založená na Shapleyho hodnotách, ktorá priraďuje vlastnostiam príspevok vzhľadom na všetky ich kombinácie.
Na čo sa SHAP používa?
Použitie závisí od konkrétnej úlohy a očakávaného výsledku. V praxi potrebuje reprodukovateľný protokol, vhodnú porovnávaciu základňu a analýzu chýb aj neistoty.
Ako sa SHAP overuje v praxi?
Overenie sa robí na reprezentatívnych dátach alebo scenároch, voči jasnej porovnávacej základni a pomocou metrík zodpovedajúcich reálnemu cieľu. Kontrola má zahŕňať aj hraničné prípady, neistotu a prevádzkové náklady.
Aké riziká alebo obmedzenia treba pri SHAP sledovať?
Rizikom je nereprezentatívny test, únik dát, preladenie na benchmark alebo zamenenie priemernej metriky za bezpečnú prevádzku. Hodnotenie musí zahŕňať hraničné prípady a analýzu chýb.
Čím sa SHAP líši od súvisiacich pojmov?
SHAP sa od pojmov Retrieval evaluation, Turing test, Uncertainty estimation odlišuje funkciou, vstupmi, spôsobom výpočtu a účelom výsledku. Súvisiace pojmy môžu spolupracovať, nie sú však automaticky zameniteľné.
Súvisiace pojmy
Súvisiace pojmy
Zdroje a redakčná stopa
Zdroje a redakčná stopa
- ISO/IEC 22989:2022
- NIST AI Risk Management Framework 1.0
- OECD AI Principles
- Primárna odborná literatúra podľa typu pojmu
Definícia je autorská odborná syntéza. Pri právnych a regulačných rozhodnutiach má prednosť aktuálne oficiálne znenie predpisu a posúdenie konkrétneho prípadu.
