Interpretabilità dei modelli (LIME, SHAP).

Modulo 1: l'Interpretabilità dei Modelli Cos'è l'interpretabilità e la trasparenza nei modelli di machine learning. Differenze tra interpretabilità globale e locale. Importanza dell'interpretabilità nei contesti applicativi come salute, finanza e giustizia. Modulo 2: Teoria dei Modelli Black-Box Caratteristiche dei modelli black-box. Esempi di modelli complessi come reti neurali, random forests e support vector machines. Difficoltà di interpretazione diretta dei modelli black-box. Modulo 3: Interpretabilità Locale vs Globale Distinzione tra interpretabilità globale e locale. Come ciascuna modalità di interpretazione influisce sulla comprensione dei modelli. Applicazioni pratiche di interpretabilità globale e locale. Modulo 4: LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) metodo LIME per l'interpretazione locale dei modelli. Definizione di approccio model-agnostic. Come LIME costruisce un modello interpretabile a livello locale. Modulo 5: Il Processo di Funzionamento di LIME Creazione di un dataset sintetico di vicini intorno ai punti da spiegare. Addestramento di un modello interpretabile sui dati sintetici. Generazione e interpretazione delle spiegazioni locali prodotte da LIME. Modulo 6: Limiti e Vantaggi di LIME Vantaggi di LIME: flessibilità, intuitività, applicabilità a vari modelli. Limiti di LIME: instabilità, sensibilità alla scelta del modello locale. Quando è consigliabile usare LIME e quando può essere meno utile. Modulo 7: SHAP (SHapley Additive exPlanations) Introduzione a SHAP, un metodo basato sulla teoria delle Shapley values. Come SHAP misura l'importanza delle caratteristiche nei modelli complessi. Differenze tra LIME e SHAP nell'interpretazione dei modelli. Modulo 8: Teoria delle Shapley Values La teoria dei giochi alla base dei valori di Shapley. Come calcolare i valori di Shapley per ogni feature di un modello. Relazione tra valori di Shapley e importanza delle variabili. Modulo 9: SHAP Values: Interpretazione dei Risultati Come interpretare le spiegazioni fornite dai valori di Shapley. Visualizzazione dei risultati con grafici di importanza delle caratteristiche. Analisi dell'impatto delle variabili continue e categoriali sui risultati. Modulo 10: SHAP vs LIME: Confronto e Scelte Punti di forza e limiti di SHAP e LIME. Differenze principali tra i due approcci (locale vs globale, metodi basati su teoria delle Shapley vs modelli locali interpretabili). Quando scegliere uno rispetto all'altro a seconda del contesto. Modulo 11: Altri Approcci di Interpretabilità Metodi alternativi di interpretabilità dei modelli. Tecniche come decision trees, surrogate models, e partial dependence plots. Approccio di interpretabilità basato su visualizzazioni e analisi aggregata. Modulo 12: L'Importanza dell'Interpretabilità nel Machine Learning Etico Prevenzione dei bias nei modelli attraverso l'interpretabilità. Ruolo dell'interpretabilità nell'assicurare trasparenza ed equità. Implicazioni legali e sociali dell'interpretazione dei modelli predittivi. Modulo 13: Interpretabilità in Scenari Complessi Interpretabilità dei modelli in ambiti ad alta criticità, come la salute, il credito e la giustizia. Affrontare la sfida dell'interpretazione in modelli complessi come deep learning e ensemble methods. Tecniche avanzate per spiegare modelli in scenari complessi. Modulo 14: Strumenti e Software per l'Interpretabilità Panoramica sugli strumenti più usati per l'interpretabilità: LIME, SHAP, eli5, LRP. Funzionamento delle librerie e tool principali. Differenze tra i vari strumenti e loro applicazioni pratiche. Modulo 15: Futuro dell'Interpretabilità dei Modelli Evoluzione delle metodologie di interpretabilità. Nuove sfide con modelli sempre più complessi e dati non strutturati. Tendenze future: sviluppi nella ricerca per una maggiore comprensione dei modelli di machine learning.