tag ModelYorumlanabilirlik

Bu sayfada ModelYorumlanabilirlik etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI — Explainable Artificial Intelligence), yapay zeka sistemlerinin nasıl karar verdiğini insan tarafından anlaşılabilir biçimde ortaya koyan yöntemler ve teknikler bütünüdür. Derin sinir ağları başta olmak üzere karmaşık modeller; giriş verisini çıktıya dönüştürürken yüzlerce katman ve milyonlarca parametre kullanır — bu iç yapı onları "kara kutu" (black box) haline getirir. XAI, bu kara kutuyu açarak hangi özelliğin kararı nasıl etkilediğini gösterir. XAI yöntemleri iki eksen üzerinde sınıflandırılır. Model-agnostik yöntemler herhangi bir modele uygulanabilir: LIME ve SHAP bu gruba girer. Model-özgü yöntemler ise yalnızca belirli mimarilerle çalışır: Grad-CAM evrişimli ağlara (CNN) özgüdür. Ayrıca global yöntemler modelin genel davranışını açıklarken yerel yöntemler tek bir tahminin nedenini gösterir. SHAP (SHapley Additive exPlanations), her özelliğin tahmine katkısını oyun teorisinden gelen Shapley değerleriyle hesaplar; negatif değer tahmini düşürürken pozitif değer yükseltir. TreeSHAP, ağaç tabanlı modeller için polinomiyal karmaşıklıkla verimli çalışır. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), tahmin noktasının çevresindeki bölgede basit ve yorumlanabilir bir model — tipik olarak doğrusal regresyon — uydurarak yerel açıklama üretir. Grad-CAM ise görüntü sınıflandırıcısının hangi piksellere odaklandığını gradyan bilgisiyle ısı haritasına dönüştürerek görselleştirir; tıbbi görüntüleme ve otonom sürüş gibi güvenlik kritik alanlarda yaygın kullanım bulur. Düzenleyici boyut açısından AB Yapay Zeka Yasası (AI Act), yüksek riskli YZ sistemlerinde — kredi değerlendirme, işe alım, klinik karar destek — şeffaflık ve açıklanabilirlik yükümlülükleri getirir. GDPR kapsamındaki "otomatik karar haklarına itiraz" maddesi de açıklanabilirliği zorunlu kılar. Türkiye'de KVKK çerçevesinde otomatik karar sistemlerine yönelik açıklanabilirlik baskısı giderek artmaktadır. Python ekosisteminde shap kütüphanesi Scikit-learn, XGBoost ve TensorFlow modellerine doğrudan uygulanabilir; lime kütüphanesi tabular, metin ve görüntü verileri için yerel açıklama üretir. Bu araçlar, veri bilimcilerin model davranışını müşterilere, düzenleyicilere veya etkilenen taraflara iletmesini kolaylaştırır.

code_blocks

XAI (Explainable AI) (Açıklanabilir Yapay Zeka)

Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI — Explainable Artificial Intelligence), yapay zeka sistemlerinin nasıl karar verdiğini insan tarafından anlaşılabilir biçimde ortaya koyan yöntemler ve teknikler bütünüdür. Derin sinir ağları başta olmak üzere karmaşık modeller; giriş verisini çıktıya dönüştürürken yüzlerce katman ve milyonlarca parametre kullanır — bu iç yapı onları "kara kutu" (black box) haline getirir. XAI, bu kara kutuyu açarak hangi özelliğin kararı nasıl etkilediğini gösterir. XAI yöntemleri iki eksen üzerinde sınıflandırılır. Model-agnostik yöntemler herhangi bir modele uygulanabilir: LIME ve SHAP bu gruba girer. Model-özgü yöntemler ise yalnızca belirli mimarilerle çalışır: Grad-CAM evrişimli ağlara (CNN) özgüdür. Ayrıca global yöntemler modelin genel davranışını açıklarken yerel yöntemler tek bir tahminin nedenini gösterir. SHAP (SHapley Additive exPlanations), her özelliğin tahmine katkısını oyun teorisinden gelen Shapley değerleriyle hesaplar; negatif değer tahmini düşürürken pozitif değer yükseltir. TreeSHAP, ağaç tabanlı modeller için polinomiyal karmaşıklıkla verimli çalışır. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), tahmin noktasının çevresindeki bölgede basit ve yorumlanabilir bir model — tipik olarak doğrusal regresyon — uydurarak yerel açıklama üretir. Grad-CAM ise görüntü sınıflandırıcısının hangi piksellere odaklandığını gradyan bilgisiyle ısı haritasına dönüştürerek görselleştirir; tıbbi görüntüleme ve otonom sürüş gibi güvenlik kritik alanlarda yaygın kullanım bulur. Düzenleyici boyut açısından AB Yapay Zeka Yasası (AI Act), yüksek riskli YZ sistemlerinde — kredi değerlendirme, işe alım, klinik karar destek — şeffaflık ve açıklanabilirlik yükümlülükleri getirir. GDPR kapsamındaki "otomatik karar haklarına itiraz" maddesi de açıklanabilirliği zorunlu kılar. Türkiye'de KVKK çerçevesinde otomatik karar sistemlerine yönelik açıklanabilirlik baskısı giderek artmaktadır. Python ekosisteminde shap kütüphanesi Scikit-learn, XGBoost ve TensorFlow modellerine doğrudan uygulanabilir; lime kütüphanesi tabular, metin ve görüntü verileri için yerel açıklama üretir. Bu araçlar, veri bilimcilerin model davranışını müşterilere, düzenleyicilere veya etkilenen taraflara iletmesini kolaylaştırır.

arrow_forward