Алгоритмическая торговля: изучаем объяснимый ИИ и как он может помочь понять работу сложных моделей. Сложность современных алгоритмов и объем данных делает знание внутренней логики критически важным для доверия к прогнозам и получению прибыльных стратегий. В статье описаны методы глобальных и локальных объяснений, выясняющих значимость различных признаков. Глобальные методы, как важность перестановок, предоставляют общее представление о модели, тогда как локальные, такие как LIME, показывают влияние признаков на конкретные прогнозы. Различие в объяснителях "черного ящика" и специализированных для определенных моделей подчеркивает важность выбора подходящего инструмента для анализа.
Читать далее...
Читать далее...