Jakie narzędzia istnieją dla XAI (sztucznej inteligencji, którą można wyjaśnić)?
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) jest ważnym aspektem nowoczesnych systemów AI, szczególnie w kontekście głębokich sieci neuronowych i estymatorów uczenia maszynowego. W miarę jak te modele stają się coraz bardziej złożone i są wdrażane w krytycznych aplikacjach, zrozumienie ich procesów decyzyjnych staje się koniecznością. Narzędzia i metodologie XAI mają na celu dostarczanie wglądu w to, w jaki sposób modele tworzą prognozy, zwiększając w ten sposób przejrzystość, rozliczalność i wiarygodność.
Opracowano kilka narzędzi i ram, aby ułatwić wyjaśnialność w systemach AI. Narzędzia te różnią się pod względem podejścia, od metod niezależnych od modelu po techniki specyficzne dla modelu, i zaspokajają różne potrzeby w zależności od złożoności i rodzaju modelu.
1. LIME (Lokalne, interpretowalne wyjaśnienia niezależne od modelu):
LIME to popularne narzędzie do wyjaśniania przewidywań modeli uczenia maszynowego. Działa na podstawie założenia, że chociaż złożone modele mogą być trudne do zinterpretowania globalnie, można je aproksymować lokalnie za pomocą prostszych modeli. LIME generuje wyjaśnienia, zakłócając dane wejściowe i obserwując zmiany w przewidywaniach modelu. Następnie dopasowuje interpretowalny model, taki jak regresja liniowa, do zaburzonych danych, aby aproksymować granicę decyzyjną złożonego modelu wokół interesującego wystąpienia.
Na przykład rozważmy głęboką sieć neuronową wytrenowaną do klasyfikowania obrazów. LIME można wykorzystać do wyjaśnienia, dlaczego konkretny obraz został sklasyfikowany jako „kot” poprzez zakłócenie obrazu (np. poprzez zasłanianie jego części) i przeanalizowanie, które cechy (lub piksele) mają największy wpływ na przewidywanie. To podejście pozwala użytkownikom uzyskać wgląd w to, które aspekty danych wejściowych model uważa za najważniejsze dla swojej decyzji.
2. SHAP (objaśnienia dotyczące dodatku SHapley):
SHAP wykorzystuje koncepcje z teorii gier kooperacyjnych, aby zapewnić ujednoliconą miarę ważności cech. Przypisuje każdej cesze wartość ważności, znaną jako wartość SHAP, która reprezentuje wkład tej cechy do prognozy. Wartości SHAP mają pożądane właściwości, takie jak spójność i dokładność lokalna, co czyni je solidnym wyborem do wyjaśniania prognoz modelu.
SHAP można stosować w szerokim zakresie modeli, w tym w modelach opartych na drzewach i architekturach głębokiego uczenia. Na przykład w modelu oceny kredytowej SHAP może pomóc zidentyfikować, które cechy, takie jak dochód lub historia kredytowa, mają największy wpływ na ocenę kredytową danej osoby. Poprzez wizualizację wartości SHAP interesariusze mogą lepiej zrozumieć zachowanie modelu i upewnić się, że jest ono zgodne z wiedzą domenową i względami etycznymi.
3. Wyjaśnialność Google Cloud AI:
Google Cloud oferuje zestaw narzędzi i usług mających na celu zwiększenie interpretowalności modeli. Narzędzia te są zintegrowane z platformami AI i uczenia maszynowego Google Cloud, zapewniając bezproblemowy dostęp do funkcji wyjaśnialności dla modeli wdrożonych w chmurze. Kluczowe komponenty obejmują:
- Atrybucje funkcji: Google Cloud AI Explainability zapewnia atrybucje cech, które kwantyfikują wkład każdej cechy w prognozę modelu. Jest to osiągane za pomocą technik, takich jak zintegrowane gradienty i metody ścieżek, które są szczególnie skuteczne w przypadku sieci neuronowych.
- Narzędzie warunkowe: To interaktywne narzędzie pozwala użytkownikom analizować prognozy modelu poprzez symulowanie zmian w cechach wejściowych. Użytkownicy mogą eksplorować scenariusze kontrfaktyczne, wizualizować granice decyzyjne i oceniać uczciwość modelu. Na przykład narzędzie What-If może być używane do badania, w jaki sposób zmiana wieku lub dochodów klienta wpływa na status zatwierdzenia pożyczki w modelu finansowym.
4. Analiza modelu TensorFlow (TFMA):
TFMA to biblioteka typu open source, która udostępnia narzędzia do oceny i zrozumienia modeli TensorFlow. Oferuje możliwości oceny modelu, analizy uczciwości i interpretowalności. TFMA może generować szczegółowe raporty, które podkreślają wydajność modelu w różnych wycinkach danych, pomagając zidentyfikować potencjalne błędy lub obszary wymagające poprawy.
Pod względem interpretowalności TFMA obsługuje integrację metod atrybucji cech, umożliwiając użytkownikom wizualizację i analizę wkładów cech. Jest to szczególnie przydatne do zrozumienia, w jaki sposób różne cechy wejściowe wpływają na prognozy modelu i do zapewnienia, że modele zachowują się zgodnie z oczekiwaniami w różnych zestawach danych.
5. Przejęcie:
Captum to biblioteka PyTorch zaprojektowana w celu zapewnienia interpretowalności modeli głębokiego uczenia. Oferuje szereg algorytmów, w tym zintegrowane gradienty, DeepLIFT i propagację istotności warstwowej, aby przypisywać przewidywania do cech wejściowych. Elastyczny interfejs API Captum umożliwia użytkownikom stosowanie tych metod do niestandardowych modeli PyTorch, umożliwiając szczegółową analizę zachowania modelu.
Na przykład w modelu przetwarzania języka naturalnego (NLP) Captum można użyć do określenia, które słowa w zdaniu w największym stopniu przyczyniają się do przewidywanego sentymentu. Wizualizacja tych atrybucji pozwala programistom uzyskać wgląd w rozumienie języka przez model i upewnić się, że jest on zgodny z ludzką intuicją.
6. Alibi:
Alibi to biblioteka typu open source skupiająca się na inspekcji i interpretacji modeli uczenia maszynowego. Zapewnia różnorodne metody wyjaśniania indywidualnych przewidywań, wykrywania wystąpień antagonistycznych i oceny solidności modelu. Alibi obsługuje zarówno podejścia niezależne od modelu, jak i specyficzne dla modelu, co czyni ją wszechstronną dla różnych typów modeli.
Jedną z godnych uwagi cech Alibi jest generowanie kontrfaktycznych wyjaśnień, które identyfikuje minimalne zmiany danych wejściowych, które mogłyby zmienić prognozę modelu. Ta możliwość jest cenna dla zrozumienia granic decyzyjnych modelu i opracowywania strategii łagodzenia niepożądanych wyników.
7. ELI5:
ELI5 to biblioteka Pythona, która upraszcza proces debugowania i rozumienia modeli uczenia maszynowego. Obsługuje szeroką gamę modeli, w tym scikit-learn, XGBoost i Keras, i zapewnia intuicyjne wizualizacje ważności funkcji i ścieżek decyzyjnych. Integracja ELI5 z notatnikami Jupyter sprawia, że jest to wygodne narzędzie do interaktywnej eksploracji i analizy.
W zadaniach klasyfikacyjnych ELI5 można wykorzystać do generowania szczegółowych wyjaśnień poszczególnych prognoz, podkreślając wkład każdej cechy w decyzję modelu. Może to być szczególnie przydatne do walidacji modelu i komunikowania zachowania modelu interesariuszom nietechnicznym.
8. InterpretacjaML:
InterpretML to biblioteka typu open source opracowana przez Microsoft, która oferuje kompleksowy zestaw narzędzi do interpretowalności modeli. Dostarcza zarówno modele typu glassbox, które są z natury interpretowalne, jak i objaśniacze typu blackbox, które można stosować do dowolnego modelu. Modele typu glassbox, takie jak Explainable Boosting Machine (EBM), są projektowane tak, aby można je było interpretować poprzez konstrukcję, podczas gdy objaśniacze typu blackbox, takie jak SHAP i LIME, zapewniają wyjaśnienia post hoc dla złożonych modeli.
Wszechstronność InterpretML sprawia, że nadaje się do szerokiego zakresu zastosowań, od opieki zdrowotnej po finanse, gdzie zrozumienie decyzji dotyczących modelu jest kluczowe. Wykorzystując InterpretML, praktycy mogą upewnić się, że ich modele nie tylko działają dobrze, ale także są zgodne ze standardami etycznymi i regulacyjnymi.
9. AIX360 (wyjaśnialność AI 360):
AIX360 to zestaw narzędzi typu open source opracowany przez IBM, który zapewnia kompleksowy zestaw algorytmów do wyjaśniania modeli AI. Obsługuje zarówno lokalne, jak i globalne wyjaśnienia, oferując wgląd w indywidualne prognozy i ogólne zachowanie modelu. AIX360 obejmuje między innymi metody atrybucji cech, wyjaśnienia oparte na regułach i analizę kontrfaktyczną.
Różnorodny zestaw narzędzi AIX360 sprawia, że nadaje się on do różnych przypadków użycia, w tym oceny uczciwości i zgodności z wymogami regulacyjnymi. Zapewniając przejrzyste i interpretowalne wyjaśnienia, AIX360 pomaga budować zaufanie do systemów AI i ułatwia ich adopcję w wrażliwych domenach.
10. Sztuczna inteligencja bez sterowników H2O:
H2O Driverless AI to zautomatyzowana platforma uczenia maszynowego, która obejmuje wbudowane możliwości interpretacji modeli. Dostarcza ona wyniki ważności cech, wykresy zależności cząstkowych i modele zastępcze w celu wyjaśnienia złożonych modeli. H2O Driverless AI generuje również szczegółowe raporty, które podsumowują metryki wydajności i interpretowalności modeli, ułatwiając użytkownikom zrozumienie i zaufanie do swoich modeli.
Te narzędzia i ramy reprezentują różnorodne podejścia do wyjaśnialności, z których każde ma swoje mocne strony i ograniczenia. Wybierając narzędzie dla XAI, praktycy powinni wziąć pod uwagę takie czynniki, jak typ modelu, złożoność danych i szczególne wymagania domeny aplikacji. Wykorzystując te narzędzia, programiści i naukowcy danych mogą zwiększyć przejrzystość i rozliczalność systemów AI, ostatecznie wzmacniając zaufanie i akceptację technologii AI.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące Głębokie sieci neuronowe i estymatory:
- Jakie są zasady przyjmowania konkretnej strategii i modelu uczenia maszynowego?
- Które parametry wskazują, że nadszedł czas na przejście z modelu liniowego na głębokie uczenie?
- Czy głębokie uczenie się można interpretować jako definiowanie i trenowanie modelu w oparciu o głęboką sieć neuronową (DNN)?
- Czy framework TensorFlow firmy Google umożliwia zwiększenie poziomu abstrakcji w tworzeniu modeli uczenia maszynowego (np. poprzez zastąpienie kodowania konfiguracją)?
- Czy to prawda, że jeśli zbiór danych jest duży, potrzeba mniej ewaluacji, co oznacza, że część zbioru danych wykorzystywana do ewaluacji może się zmniejszać wraz ze zwiększaniem rozmiaru zbioru danych?
- Czy można łatwo kontrolować (dodając i usuwając) liczbę warstw i liczbę węzłów w poszczególnych warstwach, zmieniając tablicę podaną jako ukryty argument głębokiej sieci neuronowej (DNN)?
- Jak rozpoznać, że model jest przetrenowany?
- Co to są sieci neuronowe i głębokie sieci neuronowe?
- Dlaczego głębokie sieci neuronowe nazywane są głębokimi?
- Jakie są zalety i wady dodawania większej liczby węzłów do DNN?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w Głębokie sieci neuronowe i estymatory