advanced
Интерпретируемость сложных моделей ИИ
Глубокий анализ методов Explainable AI (XAI) для черных ящиков в медицине.
📝 Contenuto del prompt
Представьте, что вы консультируете медицинскую компанию, использующую сложную нейросеть (Ensemble из Transformer и CNN) для диагностики редких онкологических заболеваний по снимкам МРТ и генетическим данным. Врачи не доверяют модели из-за её 'черного ящика'.
Ваша задача — написать технический документ для команды инженеров и врачей, в котором вы:
1. Сравните методы LIME, SHAP и Integrated Gradients применительно к multimodal данным (изображения + табличные данные).
2. Опишите, как визуализировать важность признаков (heatmap для снимков, график важности генов).
3. Обсудите понятие 'Counterfactual explanations' и как они могут помочь врачам понять решение модели (например: 'Если бы этот ген был бы нормальным, диагноз изменился бы').
4. Укажите на ограничения этих методов (например, нестабильность explanations).