Artykuł prezentuje kompleksowy przewodnik implementacji SHAP (SHapley Additive exPlanations) do wyjaśniania decyzji modeli machine learning. Omawianie różne podejścia do objaśniania, techniki maskowania, analizę interakcji zmiennych oraz detekcję dryfu danych. Wiedza ta jest istotna dla zapewnienia przejrzystości i zaufania do modeli AI w aplikacjach produkcyjnych, szczególnie w branżach regulowanych.