A explicabilidade em deep learning tem se tornado cada vez mais essencial para garantir que redes neurais complexas possam ser entendidas, auditadas e confiadas, especialmente em aplicações sensíveis como medicina, finanças e justiça. Este artigo apresenta as principais ferramentas que auxiliam na explicabilidade de modelos de deep learning. O que é explicabilidade em Deep Learning? A explicabilidade refere-se à capacidade de interpretar e compreender como um modelo de aprendizado profundo toma decisões. Redes neurais, especialmente redes profundas, são frequentemente consideradas como "caixas-pretas" devido à sua complexidade. A explicabilidade visa abrir essa caixa-preta para que humanos possam entender e confiar nas decisões do modelo. Principais Ferramentas para Explicabilidade 1. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) O LIME cria explicações locais para as previsões do modelo. Ele funciona ajustando modelos simples, como regressões lineares, a ...