Memahami perilaku, prediksi, dan interpretasi model pembelajaran mesin sangat penting untuk memastikan keadilan dan transparansi dalam aplikasi kecerdasan buatan (AI). Banyak modul Python menawarkan metode dan alat untuk menafsirkan model. Berikut lima hal yang perlu diperiksa:

Apa itu perpustakaan Python?

Pustaka Python adalah kumpulan kode, fungsi, dan modul yang telah ditulis sebelumnya yang memperluas kemampuan pemrograman Python. Perpustakaan dirancang untuk menyediakan fungsionalitas tertentu, sehingga memudahkan pengembang untuk melakukan berbagai tugas tanpa menulis semua kode dari awal.

Salah satu keunggulan Python adalah beragamnya pustaka yang disediakannya, yang dapat digunakan untuk menangani berbagai bidang aplikasi. Pustaka-pustaka ini menangani berbagai topik, termasuk komputasi ilmiah, pengembangan web, antarmuka pengguna grafis (GUI), manipulasi data, dan pembelajaran mesin.

Pengembang harus mengimpor pustaka Python ke dalam kode Python mereka agar dapat menggunakannya. Mereka dapat menggunakan solusi yang sudah ada dan menghindari pembuatan ulang dengan memanfaatkan fungsi dan kelas yang disediakan di pustaka setelah diimpor.

Misalnya, pustaka Pandas digunakan untuk manipulasi dan analisis data, sedangkan pustaka NumPy yang terkenal menawarkan fungsi untuk perhitungan numerik dan operasi array. Demikian pula, pustaka Scikit-Learn dan TensorFlow digunakan untuk pekerjaan pembelajaran mesin, dan Django adalah kerangka kerja pengembangan web Python yang populer.

5 pustaka Python yang membantu menafsirkan model pembelajaran mesin

Penjelasan Aditif Shapley

Teori permainan kooperatif digunakan oleh modul Python terkenal Shapley Additive Explanations (SHAP) untuk menginterpretasikan hasil model pembelajaran mesin. Dengan mengalokasikan kontribusi dari setiap fitur masukan ke hasil akhir, teori ini menawarkan kerangka kerja yang konsisten untuk analisis pentingnya fitur dan menginterpretasikan prediksi tertentu.

Jumlah nilai SHAP, yang menjaga konsistensi, menentukan perbedaan antara prediksi model untuk kejadian tertentu dan prediksi rata-rata.

SHAP: Jelaskan Setiap Model Pembelajaran Mesin dalam Python https://t.co/JqL46xxiB#DataScience#MachineLearning#AI#DeepLearning pic.twitter.com/A7lBAmkY8Y

— Mike Tamir, PhD (@MikeTamir) 27 Februari 2022

Penjelasan Model Lokal yang Dapat Diinterpretasikan Secara Independen

Local Interpretable Model-Independent Explanations (LIME) adalah pustaka yang digunakan secara luas yang memperkirakan model pembelajaran mesin yang canggih dengan model lokal yang dapat diinterpretasikan untuk membantu dalam interpretasinya. LIME menciptakan contoh-contoh yang terganggu di dekat titik data tertentu dan melacak bagaimana contoh-contoh ini memengaruhi prediksi model. LIME dapat menjelaskan perilaku model untuk titik data tertentu dengan menyesuaikan model yang mudah diinterpretasikan dengan contoh-contoh yang terganggu ini.

Jelaskan Seperti Saya Berusia 5 Tahun

Paket Python yang disebut Explain Like I’m 5 (ELI5) berupaya memberikan justifikasi yang jelas untuk model pembelajaran mesin. Paket ini menyediakan fitur penting menggunakan berbagai metodologi, termasuk signifikansi permutasi, kepentingan berbasis pohon, dan koefisien model linier, serta mendukung berbagai macam model. Ilmuwan data baru dan berpengalaman dapat memanfaatkan ELI5 berkat antarmuka penggunanya yang sederhana.

6. Eli5ELI5 adalah paket Python yang membantu men-debug pengklasifikasi pembelajaran mesin dan menjelaskan prediksinya. Eli5 menyediakan dukungan untuk banyak kerangka kerja dan paket pembelajaran mesin seperti scikit-learn, Keras, XGBoost, LightGBM, CatBoost, lightning, sklearn-crfsuite, dll. pic.twitter.com/s9zamGn5N3

— CodewithJain (@CodewithJain) 14 Juni 2023

Batu bata kuning

Yellowbrick adalah paket visualisasi ampuh yang menyediakan seperangkat alat untuk menginterpretasikan model pembelajaran mesin. Paket ini menawarkan visualisasi untuk berbagai aktivitas, seperti pentingnya fitur, plot residual, laporan klasifikasi, dan banyak lagi. Berkat integrasi Yellowbrick yang lancar dengan pustaka pembelajaran mesin terkenal seperti Scikit-Learn, model dapat dianalisis saat sedang dikembangkan.

Perawatan Py

Meskipun pada dasarnya dikenal sebagai pustaka pembelajaran mesin tingkat tinggi, PyCaret juga memiliki kemampuan interpretasi model. Seluruh proses pembelajaran mesin diotomatisasi, dan PyCaret mengotomatiskan pembuatan plot signifikansi fitur, visualisasi nilai SHAP, dan alat bantu interpretasi penting lainnya setelah model dilatih.