XAI Builder

Propósito e intenção do usuário: XAI Builder resolve a necessidade de projetar e validar modelos de IA explicáveis. Direcionado a pesquisadores, engenheiros de ML, gestores de risco e profissionais de governança que requerem comportamento interpretável durante desenvolvimento, auditoria e revisões regulatórias. A ferramenta fornece atribuições, explicações globais e comparações entre modelos para estabelecer transparência.
Lógica central e recursos: Recursos obrigatórios incluem entrada de um modelo treinado, entrada de um conjunto de dados representativo e seleção de método de explicação. Recursos opcionais/avançados incluem explicações baseadas em cenários, processamento em lotes, comparações multi-modelo e relatórios exportáveis para auditoria. O sistema aplica validação de dados, suporta formatos de modelo comuns e calcula métricas de explicabilidade para orientar decisões de governança.
Entradas e saídas: Entradas incluem dataset (CSV), modelo (arquivo ou referência de API), método de explicabilidade (SHAP, Integrated Gradients, LIME) e configuração de execução (precisão, amostragem). Saídas incluem atribuições por característica, explicações globais, métricas de fidelidade e estabilidade e um relatório estruturado adequado a reguladores e partes interessadas.
Algoritmos e cálculos: A ferramenta aplica algoritmos de atribuição para gerar explicações locais, agrega-as em explicações globais e calcula fidelidade (checagens de modelo surrogate) e estabilidade (testes de perturbação). Suporta agregação entre modelos e pontuação para comparar interpretabilidade entre abordagens.
Erros e casos extremos: Lida com entradas ausentes, formatos de modelo não suportados e dados insuficientes com validação explícita. Quando a qualidade dos dados é ruim, emite estimativas conservadoras de atribuição e registra avisos em logs. Disponibilidade de dados externos ou falhas de API são sinalizados como códigos de erro e alertas não fatais, preservando resultados existentes.
Indústria/Região e Localização: Alinha-se às normas de governança de IA utilizadas em contextos US/EU; suporta formatos de relatório regionais, relatório de moedas/fuso horário em exportações e atribuições independentes de idioma apropriadas para revisões de conformidade. Suposições & Exclusões: Assume acesso a um modelo treinado e dados representativos; não realiza treinamento nem rotulagem de modelos. Exclui estilo de UI, comportamento de frontend e qualquer visualização analítica não relacionada à explicabilidade.