Explicabilidade e Interpretabilidade da IA

Aplique técnicas SHAP e LIME para explicar previsões de modelos de caixa-preta. Interprete importância de características, explicações locais e comportamento do modelo para qualquer pipeline de ML.

Audite modelos de ML quanto a viés algorítmico, violações de equidade e resultados discriminatórios usando métricas de equidade estabelecidas e estruturas de interpretabilidade.

Projete estruturas de transparência de IA de ponta a ponta para organizações. Faça a ponte entre resultados técnicos de explicabilidade e comunicação com stakeholders, estruturas de governança e confiança do usuário.

Navegue pelos requisitos de explicabilidade da IA sob o GDPR, a Lei de IA da UE e regulamentações setoriais específicas. Alinhe sua documentação de modelo e resultados de explicação com os padrões de conformidade.

Projete explicações contrafactuais e contrastivas acionáveis para decisões de modelos de ML. Gere resultados de 'o que precisaria mudar' para usuários afetados e auditores.

Aplique TCAV, vetores de ativação de conceitos e métodos XAI baseados em conceitos para explicar modelos de deep learning em termos significativos para humanos, além de atribuições brutas de características.

Utilize métodos de atribuição de características para depurar modelos de ML, detetar correlações espúrias, identificar fugas de dados e diagnosticar comportamentos inesperados do modelo através de interpretabilidade.

Visualize e interprete padrões de atenção em modelos transformer e LLMs. Identifique cabeças de atenção, estruturas de atenção cruzada e atribuição em nível de token para tarefas de PNL e visão computacional.

Explore interpretabilidade mecanicista, classificadores de sondagem, análise de ativação e compreensão em nível de circuito de redes neurais profundas e grandes modelos de linguagem.

Escreva model cards rigorosos, avaliações de impacto algorítmico e documentação XAI para sistemas de ML. Comunique o comportamento do modelo, limitações e resultados de explicação de forma clara.