Pochopení chování, předpovědí a interpretace modelů strojového učení je zásadní pro zajištění spravedlnosti a transparentnosti v aplikacích umělé inteligence (AI). Mnoho modulů Pythonu nabízí metody a nástroje pro interpretaci modelů. Zde je pět k prozkoumání:

Co je Python knihovna?

Knihovna Pythonu je sbírka předem napsaného kódu, funkcí a modulů, které rozšiřují možnosti programování v Pythonu. Knihovny jsou navrženy tak, aby poskytovaly specifické funkce, což vývojářům usnadňuje provádění různých úkolů, aniž by museli psát celý kód od začátku.

Jednou z výhod Pythonu je široká škála knihoven, které poskytuje a které lze použít k řešení více oblastí použití. Tyto knihovny se zabývají různými tématy, včetně vědeckých počítačů, vývoje webu, grafických uživatelských rozhraní (GUI), manipulace s daty a strojového učení.

Vývojáři musí do svého kódu Pythonu importovat knihovnu Python, aby ji mohli používat. Mohou používat již existující řešení a vyhnout se novému objevování kola využitím funkcí a tříd poskytovaných v knihovně, jakmile byly importovány.

Například knihovna Pandas se používá pro manipulaci a analýzu dat, zatímco známá knihovna NumPy nabízí funkce pro numerické výpočty a operace s poli. Podobně se pro úlohy strojového učení používají knihovny Scikit-Learn a TensorFlow a Django je oblíbený rámec pro vývoj webu v Pythonu.

5 Pythonových knihoven, které pomáhají interpretovat modely strojového učení

Vysvětlení aditiv Shapley

Kooperativní teorii her využívá známý Python modul Shapley Additive Explanations (SHAP) k interpretaci výsledků modelů strojového učení. Přidělením příspěvků z každého vstupního prvku ke konečnému výsledku nabízí konzistentní rámec pro analýzu důležitosti prvku a interpretuje konkrétní předpovědi.

Součet hodnot SHAP, které zachovávají konzistenci, určuje rozdíl mezi predikcí modelu pro konkrétní instanci a průměrnou predikcí.

SHAP: Vysvětlete jakýkoli model strojového učení v Pythonu https://t.co/JqL46xxiB#DataScience#MachineLearning#AI#DeepLearning pic.twitter.com/A7lBAmkY8Y

— Mike Tamir, PhD (@MikeTamir) 27. února 2022

Místní interpretovatelná vysvětlení nezávislá na modelu

Local Interpretable Model-Independent Explanations (LIME) je široce používaná knihovna, která aproximuje sofistikované modely strojového učení s interpretovatelnými lokálními modely, aby napomohla jejich interpretaci. Vytváří narušené instance blízko daného datového bodu a sleduje, jak tyto instance ovlivňují předpovědi modelu. LIME může osvětlit chování modelu pro konkrétní datové body tím, že těmto narušeným instancím přizpůsobí přímočarý, interpretovatelný model.

Vysvětlete, jako by mi bylo 5

Balíček v Pythonu nazvaný Explain Like I’m 5 (ELI5) se snaží poskytnout jasné odůvodnění modelů strojového učení. Poskytuje důležitost funkce pomocí různých metodologií, včetně významnosti permutace, důležitosti na základě stromu a koeficientů lineárního modelu, a podporuje širokou škálu modelů. Noví i zkušení datoví vědci mohou ELI5 využívat díky jednoduchému uživatelskému rozhraní.

6. Eli5ELI5 je balíček Pythonu, který pomáhá ladit klasifikátory strojového učení a vysvětluje jejich předpovědi. Eli5 poskytuje podporu mnoha rámcům a balíčkům strojového učení, jako je scikit-learn, Keras, XGBoost, LightGBM, CatBoost, lightning, sklearn-crfsuite atd. pic.twitter.com/s9zamGn5N3

— CodewithJain (@CodewithJain) 14. června 2023

Žlutá cihla

Yellowbrick je výkonný vizualizační balíček, který poskytuje sadu nástrojů pro interpretaci modelů strojového učení. Nabízí vizualizace pro různé aktivity, jako je důležitost funkce, reziduální grafy, klasifikační zprávy a další. Díky bezproblémové integraci Yellowbrick se známými knihovnami strojového učení, jako je Scikit-Learn, je snadné analyzovat modely během jejich vývoje.

PyCaret

Přestože je PyCaret primárně uznáván jako knihovna strojového učení na vysoké úrovni, má také možnosti interpretace modelů. Celý proces strojového učení je automatizovaný a PyCaret automatizuje vytváření grafů významnosti prvků, vizualizací hodnot SHAP a dalších klíčových interpretačních pomůcek poté, co byl model trénován.