Exam AWS Certified AI Practitioner AIF-C01 topic 1 question 111 discussion

A resposta correta é A. Complexidade do modelo. A explicabilidade de um modelo de IA refere-se à capacidade de entender e justificar suas decisões. Modelos mais complexos, como redes neurais profundas, tendem a ser menos interpretáveis porque envolvem muitas camadas e parâmetros que tornam difícil rastrear como cada decisão foi tomada. Modelos mais simples, como árvores de decisão ou regressões lineares, são mais fáceis de interpretar e auditar.

More complex models are harder to interpret; simpler models improve explainability.

The correct answer is A. Model complexity directly affects how interpretable and explainable AI decisions are.

Model complexity is the most important factor when considering the explainability of the AI solution's decisions, as simpler models with fewer parameters and layers are typically easier to explain and interpret.

Model complexity in machine learning refers to the capacity of a model to capture and represent patterns in the data. It involves the depth, breadth, and intricacy of the underlying structure of the model. Here are some key aspects