Ilze Vītola
Paskaidrojamā mākslīgā intelekta pētniece un rakstniece. Strādā pie tā, lai ML modeļi kļūtu saprotami ne tikai inženieriem.
- Specializācija SHAP, LIME un citu XAI rīku praktiskā lietošanā
- Raksta par modeļu uzticamību, lēmumu caurspīdīgumu un auditorijas sagatavotību
- Sadarbojas ar komandām, kas ievieš AI risinājumus regulētos sektoros
Kā radās šis projekts
Ilze sāka rakstīt par XAI pēc tam, kad saskārās ar situāciju, kurā produkta komanda nevarēja izskaidrot klientam, kāpēc modelis pieņēma konkrētu lēmumu. Tas nebija tehniski sarežģīts jautājums — problēma bija valodā un struktūrā, kurā informācija tika pasniegta.
Kopš 2024. gada šis blogs kalpo kā vieta, kur apkopot konkrētus piemērus, rīku salīdzinājumus un praktisku pieredzi no reāliem projektiem. Saturs nav paredzēts iesācējiem vai ekspertiem atsevišķi — tas adresē ikvienu, kurš strādā ar modeļiem un vēlas labāk saprast to uzvedību.
Modelis, kura lēmumus neviens nevar izskaidrot, nav risinājums — tas ir risks. XAI nav papildinājums, tas ir pamats.— Ilze Vītola, Zeltravo
Kā šeit tiek veidots saturs
Katrs raksts balstās uz konkrētu scenāriju — nevis abstraktu teoriju. Ja tiek apskatīts kāds rīks, tad ar reālu datu kopu un skaidru secinājumu par to, kur tas darbojas un kur ne.
Tēmas tiek izvēlētas, pamatojoties uz jautājumiem, kas rodas praksē: kā izskaidrot gradientu pastiprinātāja lēmumu medicīnas datu gadījumā, ko darīt, kad SHAP vērtības ir pretrunīgas, kā sagatavot XAI pārskatu regulatoriem.
