Analisi delle relazioni tra le tecniche di explainability e le tecniche di pruning nella progettazione di reti neurali profonde

Negli ultimi decenni, il machine learning (ML) ha rivoluzionato settori accademici e industriali, grazie alla sua capacità di apprendere dai dati. Le reti neurali profonde (DNN), in particolare, hanno mostrato risultati straordinari in vari campi, come il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale e la traduzione automatica. Tuttavia, nonostante i loro successi, le DNN presentano ancora numerose sfide, per quanto riguarda la comprensibilità e la complessità computazionale. La comprensibilità è di primaria importanza per la fiducia e l’adozione delle soluzioni basate su ML in applicazioni critiche, come la finanza e il settore automobilistico. Gli utenti finali devono poter comprendere e fidarsi delle previsioni dei modelli. Inoltre, la regolamentazione sempre più rigorosa richiede che i modelli di AI siano trasparenti e spiegabili. Qui entra in gioco la explainable AI (XAI), un’area del ML che mira a creare tecniche che rendano i modelli comprensibili agli utenti. Parallelamente, le DNN sono note per la complessità e i loro elevati requisiti computazionali, che possono limitare l’implementazione pratica, specialmente su dispositivi con risorse limitate. Le tecniche di pruning mirano a ridurre la complessità dei modelli, eliminando pesi o connessioni non necessari, senza compromettere le prestazioni.