{"id":25903,"date":"2023-06-16T22:56:31","date_gmt":"2023-06-16T22:56:31","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/way-beyond-shap-a-xai-overview\/"},"modified":"2024-03-05T18:03:47","modified_gmt":"2024-03-05T18:03:47","slug":"muito-alem-do-shap-um-panorama-da-xai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/muito-alem-do-shap-um-panorama-da-xai\/","title":{"rendered":"Muito al\u00e9m do SHAP: um panorama da XAI"},"content":{"rendered":"\n<p>&#8220;IA Explic\u00e1vel&#8221; (XAI) \u00e9 um campo de pesquisas cada vez mais importante para garantir que os sistemas de aprendizado de m\u00e1quina possam ser compreendidos e interpretados por humanos. \u00c9 fundamental assegurar a confiabilidade e transpar\u00eancia dos modelos de IA, especialmente em aplica\u00e7\u00f5es cruciais como sa\u00fade, finan\u00e7as ou direito.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<span class=\"embed-youtube\" style=\"text-align:center; display: block;\"><iframe loading=\"lazy\" class=\"youtube-player\" width=\"640\" height=\"360\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/fl98ifLJcAM?version=3&#038;rel=1&#038;showsearch=0&#038;showinfo=1&#038;iv_load_policy=1&#038;fs=1&#038;hl=pt-BR&#038;autohide=2&#038;wmode=transparent\" allowfullscreen=\"true\" style=\"border:0;\" sandbox=\"allow-scripts allow-same-origin allow-popups allow-presentation allow-popups-to-escape-sandbox\"><\/iframe><\/span>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>No dia 1\u00ba de fevereiro, n\u00f3s promovemos mais uma edi\u00e7\u00e3o do nosso Data Science &amp; Machine Learning Meetup aqui no Nubank, cujo tema j\u00e1 foi mencionado acima: &#8220;IA Explic\u00e1vel&#8221;. Uma das muitas conversas enriquecedoras foi com Wellington Monteiro, professor da PUCPR e L\u00edder de Engenharia de Aprendizado de M\u00e1quina no Nubank.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Ele esclareceu que a XAI n\u00e3o se limita ao SHapley Additive exPlanations (SHAP) \u2013 ela vai muito mais al\u00e9m. Quer saber tudo sobre o tema? Continue lendo esse artigo!<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Equilibrando precis\u00e3o e interpretabilidade<\/h2>\n\n\n\n<p>O tema central da discuss\u00e3o era que a &#8220;IA Explic\u00e1vel&#8221; (XAI) n\u00e3o se limita ao SHAP, visando ressaltar a import\u00e2ncia de considerar uma variedade de t\u00e9cnicas e abordagens para tornar a intelig\u00eancia artificial (IA) mais compreens\u00edvel e acess\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n<p>Wellington Monteiro come\u00e7ou explicando o significado do termo XAI (IA Explic\u00e1vel) e mencionou um interesse crescente na \u00e1rea desde 2019, como evidenciado pelo s\u00fabito aumento das publica\u00e7\u00f5es cient\u00edficas, destacando a necessidade de melhor compreender e explicar os modelos de IA para diferentes partes interessadas. Ele tamb\u00e9m citou o equil\u00edbrio entre precis\u00e3o e interpretabilidade: modelos mais simples s\u00e3o frequentemente mais compreens\u00edveis para os humanos, mas apresentam um pior desempenho em rela\u00e7\u00e3o a arquiteturas mais complexas. Por outro lado, modelos mais complexos, como ensembles (agrupamentos) e redes neurais, t\u00eam um melhor desempenho, mas s\u00e3o mais desafiadores quanto \u00e0 compreens\u00e3o de como eles chegam \u00e0 determinada previs\u00e3o. Essa troca tamb\u00e9m se aplica \u00e0s t\u00e9cnicas de XAI: explica\u00e7\u00f5es mais simples n\u00e3o s\u00e3o necessariamente mais precisas, enquanto explica\u00e7\u00f5es detalhadas s\u00e3o geralmente mais dif\u00edceis de serem compreendidas por humanos.<\/p>\n\n\n\n<p>Para contornar esse desafio, o palestrante prop\u00f4s considerarmos diversas t\u00e9cnicas al\u00e9m do SHAP, uma das t\u00e9cnicas mais conhecidas, com o intuito de equilibrar essa troca. Ele lembrou ainda que cientistas de dados frequentemente testam diferentes arquiteturas de modelos de aprendizado de m\u00e1quina para obter melhores m\u00e9tricas estat\u00edsticas e de custo para solucionar seus problemas. Portanto, ao analisar alternativas de XAI, devemos tamb\u00e9m considerar diversas t\u00e9cnicas \u2013 incluindo, mas n\u00e3o limitadas ao SHAP.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Muito mais que o SHAP: um panorama da XAI<\/h2>\n\n\n\n<p>A conversa ent\u00e3o abordou a desmistifica\u00e7\u00e3o da ideia de que a XAI \u00e9 an\u00e1loga ao SHAP, uma t\u00e9cnica de visualiza\u00e7\u00e3o popular para explicar modelos de IA. Monteiro ressaltou que existem diversas t\u00e9cnicas de IA e XAI, al\u00e9m da import\u00e2ncia de adaptar explica\u00e7\u00f5es \u00e0s necessidades espec\u00edficas de diferentes p\u00fablicos, como usu\u00e1rios finais, ag\u00eancias regulat\u00f3rias, t\u00e9cnicos de estat\u00edstica, organiza\u00e7\u00f5es internas e executivos. O SHAP fornece uma explica\u00e7\u00e3o visual baseada em teoria de jogos considerando um subconjunto de dados. Como resultado, as classifica\u00e7\u00f5es s\u00e3o frequentemente uma aproxima\u00e7\u00e3o para conjuntos de dados maiores em vez de uma representa\u00e7\u00e3o fiel do comportamento do modelo.<\/p>\n\n\n\n<p>A discuss\u00e3o abordou modelos intrinsecamente explic\u00e1veis e modelos de caixa preta, enfatizando que o SHAP \u00e9 apenas um exemplo de t\u00e9cnica de visualiza\u00e7\u00e3o. Wellington Monteiro tamb\u00e9m mencionou outras t\u00e9cnicas de XAI, como explica\u00e7\u00f5es locais, simplifica\u00e7\u00e3o de modelos e explica\u00e7\u00f5es textuais.<\/p>\n\n\n\n<p>Al\u00e9m disso, foram apresentados exemplos de t\u00e9cnicas mais antigas, como LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) e SHAP, al\u00e9m de uma biblioteca mais recente para aplica\u00e7\u00f5es de XAI chamada ELI5 (Explain Like I\u2019m 5). Em seguida, um exemplo pr\u00e1tico a partir de um conjunto de dados comumente usado na pesquisa de XAI (o Censo de 1991 dos EUA) foi demonstrado, ilustrando as mudan\u00e7as significativas nas explica\u00e7\u00f5es geradas por diferentes t\u00e9cnicas de XAI. Por fim, Monteiro enfatizou a import\u00e2ncia de adaptar explica\u00e7\u00f5es ao contexto espec\u00edfico da empresa ou universidade e demonstrou como essas diferen\u00e7as nas explica\u00e7\u00f5es, ou a insist\u00eancia em escolher apenas uma t\u00e9cnica de explica\u00e7\u00e3o, podem impactar negativamente as decis\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<p>A conversa tamb\u00e9m abordou a desconfian\u00e7a que pode surgir ao apresentar diferentes t\u00e9cnicas de XAI quando os resultados diferem consideravelmente das expectativas dos humanos, reiterando que n\u00e3o h\u00e1 uma resposta certa ou errada. Wellington Monteiro citou tamb\u00e9m exemplos de m\u00e9todos gr\u00e1ficos, como PDP (Partial Dependence Plots), e t\u00e9cnicas contrafactuais que, com base em uma previs\u00e3o desejada, tentam fazer altera\u00e7\u00f5es m\u00ednimas nos dados inseridos para obt\u00ea-las. Al\u00e9m disso, tamb\u00e9m foram mencionadas an\u00e1lises de sensibilidade e uma gama de bibliotecas de Python para implementar essas t\u00e9cnicas.<\/p>\n\n\n\n<p>Monteiro tamb\u00e9m afirmou que Python e R s\u00e3o linguagens populares para a produ\u00e7\u00e3o de modelos de IA e XAI. Ele tamb\u00e9m listou diversas bibliotecas de XAI relevantes, incluindo SHAP, FastSHAP, Lime, ALE (Accumulated Local Effects) e InterpretML, que oferecem um leque maior de t\u00e9cnicas e recursos para ajudar profissionais a tornar a IA mais explic\u00e1vel e compreens\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n<p>Ao longo da discuss\u00e3o, foram recomendados livros e artigos para as pessoas que desejam se aprofundar na \u00e1rea. Essas refer\u00eancias cobrem desde fundamentos te\u00f3ricos at\u00e9 aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas, permitindo que qualquer um interessado no assunto explore os diferentes aspectos da XAI. Monteiro mencionou ainda sua pesquisa no desenvolvimento de novas t\u00e9cnicas de XAI utilizando a otimiza\u00e7\u00e3o de m\u00faltiplos objetivos para equilibrar as metas conflitantes de precis\u00e3o e interpretabilidade.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O que o futuro nos reserva<\/h2>\n\n\n\n<p>Finalmente, fomos convidados a refletir sobre o futuro da XAI e sobre as dificuldades t\u00e9cnicas que ainda precisamos superar. Wellington Monteiro ressaltou a necessidade cont\u00ednua de pesquisa e desenvolvimento de novas t\u00e9cnicas e abordagens para solucionar os desafios inerentes \u00e0 interpreta\u00e7\u00e3o e explica\u00e7\u00e3o de modelos de IA.<\/p>\n\n\n\n<p>Ele enfatizou ainda a import\u00e2ncia de compartilhar conhecimento e da colabora\u00e7\u00e3o entre profissionais e acad\u00eamicos, para que a XAI se torne uma pr\u00e1tica mais natural e eficiente no campo da intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n<p>Em resumo, a conversa ressaltou a import\u00e2ncia de n\u00e3o escolher o SHAP apenas porque outras pessoas utilizam essa ferramenta, mas de tamb\u00e9m considerar uma variedade de t\u00e9cnicas de XAI no desenvolvimento de novos modelos de aprendizado de m\u00e1quina para garantir que a IA seja acess\u00edvel e compreens\u00edvel para uma ampla faixa de p\u00fablico. Ao explorar exemplos pr\u00e1ticos, bibliotecas e abordagens, Monteiro demonstrou como profissionais podem adaptar explica\u00e7\u00f5es para satisfazer as necessidades de suas empresas e institui\u00e7\u00f5es. Al\u00e9m disso, a discuss\u00e3o enfatizou o estado atual da pesquisa e desenvolvimento no campo da XAI, onde cada vez mais t\u00e9cnicas in\u00e9ditas est\u00e3o sendo propostas e desenvolvidas para lidar com os desafios e garantir que a IA se torne mais transparente e respons\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c9 importante observar que nenhuma t\u00e9cnica de XAI solucionar\u00e1 todos os problemas, e que m\u00e9todos diferentes podem ser mais apropriados de acordo com o contexto. Tamb\u00e9m \u00e9 essencial adaptar as explica\u00e7\u00f5es para as necessidades espec\u00edficas de p\u00fablicos diferentes. Por exemplo, usu\u00e1rios podem querer explica\u00e7\u00f5es de f\u00e1cil compreens\u00e3o e livres de linguagem t\u00e9cnica. Por outro lado, especialistas podem necessitar de explica\u00e7\u00f5es mais detalhadas, incluindo c\u00f3digos e f\u00f3rmulas matem\u00e1ticas.<\/p>\n\n\n\n<p>A XAI tem um amplo leque de aplica\u00e7\u00f5es que abrangem diferentes ind\u00fastrias. Por exemplo, ag\u00eancias regulat\u00f3rias podem usar a XAI para garantir que modelos de IA tomem decis\u00f5es \u00e9ticas e justas. Por sua vez, cientistas de dados podem usar a XAI para depurar problemas e melhorar modelos. Por outro lado, empresas podem us\u00e1-la para entender como seus modelos tomam decis\u00f5es e elaborar sistemas mais transparentes e confi\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n<p>Quanto mais a IA \u00e9 difundida em nossa sociedade, a necessidade de sua interpreta\u00e7\u00e3o aumenta. T\u00e9cnicas de XAI podem ajudar a reduzir a dist\u00e2ncia entre modelos de IA e a compreens\u00e3o humana, nos permitindo criar sistemas mais \u00e9ticos e confi\u00e1veis. No entanto, \u00e9 importante continuar explorando e aprimorando essas t\u00e9cnicas para garantir que sejam mais eficientes, pr\u00e1ticas e acess\u00edveis para diversos p\u00fablicos. Em conclus\u00e3o, a XAI \u00e9 um campo importante e que evolui rapidamente com o potencial de solucionar um dos desafios mais urgentes na IA atualmente.<\/p>\n\n\n\n<p>Enquanto o SHAP \u00e9 uma t\u00e9cnica de XAI popular e eficiente, v\u00e1rios outros m\u00e9todos podem ser usados para alcan\u00e7ar a interpretabilidade. Ao continuar a desenvolver e aprimorar essas t\u00e9cnicas, n\u00f3s podemos garantir que a IA seja usada de forma \u00e9tica e respons\u00e1vel, e que todos n\u00f3s possamos nos beneficiar dos avan\u00e7os que ela oferece.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A IA Explic\u00e1vel (XAI) \u00e9 fundamental para tornar a intelig\u00eancia artificial (IA) mais compreens\u00edvel e acess\u00edvel.<\/p>\n","protected":false},"author":178110197,"featured_media":24624,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[2503,2502],"tags":[2504,2540],"ppma_author":[2495],"class_list":["post-25903","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-analytics","category-data-science-machine-learning-pt-br","tag-ciencia-de-dados","tag-machine-learning-pt-br"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Muito al\u00e9m do SHAP: um panorama da XAI - Building Nubank<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"A IA Explic\u00e1vel (XAI) \u00e9 fundamental para tornar a intelig\u00eancia artificial (IA) mais compreens\u00edvel e acess\u00edvel.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/muito-alem-do-shap-um-panorama-da-xai\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Muito al\u00e9m do SHAP: um panorama da XAI - Building Nubank\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"A IA Explic\u00e1vel (XAI) \u00e9 fundamental para tornar a intelig\u00eancia artificial (IA) mais compreens\u00edvel e acess\u00edvel.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/muito-alem-do-shap-um-panorama-da-xai\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Building Nubank\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-06-16T22:56:31+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-03-05T18:03:47+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Security-Awareness-Engineer_Feature_1200x675.jpg?fit=1200%2C675&ssl=1\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"675\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Wellington Monteiro\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Wellington Monteiro\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. tempo de leitura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"8 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/building.nubank.com\\\/pt-br\\\/muito-alem-do-shap-um-panorama-da-xai\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/building.nubank.com\\\/pt-br\\\/muito-alem-do-shap-um-panorama-da-xai\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Wellington Monteiro\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/building.nubank.com\\\/pt-br\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/4a759daf715b8c1024a671b65daf87ae\"},\"headline\":\"Muito al\u00e9m do SHAP: um panorama da XAI\",\"datePublished\":\"2023-06-16T22:56:31+00:00\",\"dateModified\":\"2024-03-05T18:03:47+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/building.nubank.com\\\/pt-br\\\/muito-alem-do-shap-um-panorama-da-xai\\\/\"},\"wordCount\":1523,\"commentCount\":0,\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/building.nubank.com\\\/pt-br\\\/muito-alem-do-shap-um-panorama-da-xai\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/i0.wp.com\\\/building.nubank.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2022\\\/11\\\/Security-Awareness-Engineer_Feature_1200x675.jpg?fit=1200%2C675&ssl=1\",\"keywords\":[\"ci\u00eancia de dados\",\"machine learning\"],\"articleSection\":[\"Data &amp; 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