تبیین پذیری در مدل های یادگیری عمیق

یادگیری عمیق در سال های اخیر به عنوان یک فناوری پیشرفته در حوزه های مختلف از جمله پزشکی، مالی، امنیت سایبری و خودروهای خودران به کار گرفته شده است. بااین حال، پیچیدگی ذاتی شبکه های عصبی عمیق و ماهیت «جعبه سیاه» آن ها، شفافیت و اعتماد کاربران به تصمیم های مدل را محدود کرده است. تبیین پذیری (Explainability) به عنوان یک ویژگی کلیدی، امکان فهم و تحلیل تصمیمات مدل ها را فراهم می کند و نقش حیاتی در افزایش پذیرش اجتماعی، رعایت اصول اخلاقی و چارچوب های قانونی دارد. این مقاله مروری، مفاهیم، دسته بندی ها و رویکردهای تبیین پذیری در مدل های یادگیری عمیق را بررسی می کند. روش ها بر اساس سطح تبیین (محلی و سراسری) و نوع رویکرد (مدل محور و مدل مستقل) طبقه بندی شده و مزایا و محدودیت های هر دسته تحلیل شده اند. همچنین، کاربردهای عملی تبیین پذیری در حوزه های حساس، چالش ها و محدودیت های فعلی و مسیرهای پژوهشی آینده مطرح شده است. نتایج نشان می دهند که تبیین پذیری نه تنها یک نیاز فنی، بلکه یک الزام برای اعتماد، شفافیت و پذیرش گسترده یادگیری عمیق است. پژوهش های آینده باید بر توسعه روش های مقیاس پذیر، قابل فهم برای انسان و استانداردسازی معیارهای ارزیابی تبیین تمرکز کنند.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، تبیین پذیری ، تفسیرپذیری ، شبکه های عمیق عصبی ، تبیین محلی ، تبیین سراسری