Раскрытие возможностей объяснимого искусственного интеллекта с помощью фреймворков

Узнайте, как получить максимальную отдачу от «Объяснимого искусственного интеллекта» с помощью пяти популярных фреймворков Python. Прочитайте статью от специалистов компании DST Global, как выявить скрытые закономерности в данных.

Объяснимый ИИ, также известный как XAI, — это передовая отрасль ИИ, которая производит революцию в мире. Он обеспечивает большую прозрачность и наглядность алгоритмов машинного обучения , что позволяет нам использовать весь потенциал технологии искусственного интеллекта . Используя современные алгоритмы, мы можем разрабатывать инструменты и модели, которые помогут предприятиям принимать более эффективные решения.

Недавнее исследование IBM показало значительный сдвиг в отношении к этичному использованию ИИ. В 2018 году только 15% респондентов считали, что нетехнический руководитель является основным защитником этики ИИ. Однако в недавнем исследовании это число увеличилось до 80%. Это подчеркивает необходимость того, чтобы отдельные лица и предприятия учитывали этические аспекты при использовании объяснимого ИИ. К сожалению, хотя 79% руководителей готовятся применить этику ИИ на практике, на самом деле ее реализовали менее четверти.

В этом блоге будут рассмотрены популярные платформы Python , включая LIME, SHAP, ELI5, Shapash и DALEX, для профессионалов в области искусственного интеллекта и владельцев бизнеса, которые хотят создавать модели и инструменты с использованием самых современных алгоритмов.

Понимая, как этически подходить к проектам при использовании этих рамок, мы можем раскрыть истинный потенциал объяснимого ИИ, не рискуя его неправильным использованием или ограничениями из-за непонимания его силы.

Изучение популярных и понятных фреймворков AI Python

Объяснимый ИИ , или XAI, — это быстро развивающаяся область машинного обучения, которая фокусируется на объяснении решений и прогнозов, сделанных моделями искусственного интеллекта. Понимание того, почему модель ИИ ведет себя определенным образом, гарантирует принятие правильных решений на основе предоставленных данных. Если вы хотите начать работу с объяснимым ИИ с использованием фреймворков Python, вот пять, которые стоит изучить:

1. LIME

По мере роста спроса на объяснимый ИИ (XAI) одним из наиболее популярных методов, используемых для понимания внутренней работы прогнозных моделей, являются локальные интерпретируемые модельно-агностические объяснения (LIME).

LIME — это независимый от модели подход к локальным объяснениям, который можно использовать как с моделями машинного обучения, так и с моделями глубокого обучения. Он дает точные локальные объяснения, объясняя, почему модель сделала свой прогноз на основе входных данных из близлежащих точек набора данных.

Процесс начинается с взятия набора данных и модели прогнозирования, создания 5000 выборок из набора данных и получения их целевых переменных с использованием данной модели прогнозирования.

После получения этого суррогатного набора данных из 5000 образцов LIME проверяет, насколько близки эти образцы друг к другу, чтобы определить, какие функции наиболее сильно влияют на целевую переменную каждой строки, используя такие методы, как регрессия лассо.

Эта уникальная комбинация модельного агностицизма и локальных объяснений делает LIME хорошо подходящим для контролируемых процессов моделирования обучения в качестве инструмента XAI.

2. SHAP

Созданный Скоттом М. Лундбергом и Су Ин Ли в 2017 году, SHAP был разработан, чтобы не только обеспечить оптимальную точность, но и объяснить, почему конкретная модель дает прогноз. Эта унифицированная структура устраняет противоречие между интерпретируемостью и точностью моделей глубокого обучения или ансамблевых моделей.

SHAP, основанный на теории игр, означает аддитивные объяснения Шепли. Он использует четкие значения для прогнозирования результатов моделей машинного обучения и определения важности функций.

SHAP , который часто обсуждается практически во всех программах сертификации по искусственному интеллекту , может использоваться в любых приложениях для обработки данных, от прогнозной аналитики до объяснимого искусственного интеллекта (XAI). Более того, нам не нужно переобучать существующие модели, поскольку их можно использовать с любой моделью машинного обучения, независимо от того, является ли это ансамблевого или глубокого обучения . алгоритмом

3.ELI5

Ученые, работающие с данными, постоянно стремятся разрабатывать более точные модели машинного обучения. Однако, чтобы гарантировать корректную работу этих моделей, их необходимо отлаживать и тестировать различными способами. ELI5, набор инструментов Python, полезен, поскольку предоставляет единый API для отладки и объяснения моделей «черного ящика».

ELI5 можно использовать для различных целей в области науки о данных и машинного обучения, включая объяснение весов и прогнозов линейных классификаторов и регрессоров, отображение важности функций, выделение текстовых данных, визуализацию изображений Grad CAM, демонстрацию важности функций в XGBoost и LightGBM, проверку весов sklearn_crfsuite модели CRF и многое другое.

ELI5 имеет встроенную поддержку нескольких платформ машинного обучения, включая Scikit Learn, Keras, XGBoost, LightGBM, Catboost и Lightning.

TextExplainer ELI5 иллюстрирует его функциональность: использование алгоритма LIME (Ribeiro et al., 201) для объяснения предсказаний классификатора текста. В то же время метод важности перестановок применяется для вычисления важности признаков для оценщиков черного ящика.

4. Shapash

Объясняемость Визуализации с Shapash — это интерактивный инструмент для анализа данных, который помогает пользователям увлекательно и интерактивно видеть и понимать результаты своих моделей машинного обучения.

Пакет был создан специалистами по обработке данных из французской страховой компании MAIF и состоит из объяснимых визуализаций на основе SHAP/LIME, а также веб-приложения информационной панели для доступа к этим визуализациям.

Используя SHAP или LIME для оценки вклада в модели машинного обучения, Шапаш работает с различными моделями, включая многоклассовые задачи, регрессию и бинарные классификации для моделей Sklearn Ensemble, LightGBM, SVM, Catboost, Xgboost и линейных моделей.

Изучая прогнозы модели в интерактивном режиме, пользователи могут получить ценную информацию о своих данных без написания кода или создания сложных графиков.

Shapash позволяет пользователям проверять вклад функций для отдельных экземпляров и агрегировать важность функций в наборах табличных данных или наборах данных изображений для задач классификации всего несколькими щелчками мыши.

5. DALEX

Раскройте возможности машинного обучения с помощью библиотеки DALEX. Эта библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом — мощный инструмент для специалистов по данным, позволяющий им исследовать различные платформы машинного обучения и сравнивать результаты из локальных и глобальных коллекций объяснителей.

Разработчики этой технологии стремились помочь пользователям понять атрибуты функций или переменные, которые подтверждают прогнозы и оценивают чувствительность конкретных функций.

Платформа DALEX позволяет пользователям просматривать любую модель, объяснять ее поведение и понимать, как работают сложные модели.

Это часть DrWhy AI, электронной книги, глубоко погружающейся в философские и методологические детали Далекса. Так вы сможете еще лучше понять его возможности.

Dalex предлагает различные преимущества, например, возможность понимания процесса принятия решений без необходимости доступа к кодам, используемым разработчиками. Его использование облегчает работу профессионалам в области данных и бизнесменам, в том числе тем, кто плохо разбирается в машинном обучении.

DALEX также помогает выбирать между различными моделями прогнозирования, объясняя, почему одна лучше другой, давая пользователям возможность принимать более правильные решения, когда дело касается их потребностей в анализе данных.

Подведение итогов

Объяснимый ИИ быстро становится важной частью машинного обучения. При наличии правильных фреймворков вы сможете легко понять, почему ваши модели ИИ принимают те или иные решения. Например, LIME, SHAP, ELI5, Shapash и DALEX Framework — это платформы на основе Python, которые предоставляют удобные способы объяснения отдельных прогнозов на основе любого заданного набора данных.

Пять упомянутых специалистами компании DST Global выше, стоит изучить, если вы хотите улучшить свои навыки искусственного интеллекта и начать с «Объяснимого искусственного интеллекта» с использованием фреймворков Python.