Com es poden utilitzar les explicacions d'IA juntament amb l'eina Què passa si?
Les explicacions d'IA i l'eina What-If són dues funcions potents que ofereix Google Cloud AI Platform que es poden utilitzar conjuntament per obtenir una comprensió més profunda dels models d'IA i les seves prediccions. Les explicacions de l'IA proporcionen informació sobre el raonament que hi ha darrere de les decisions d'un model, mentre que l'eina Què passaria permet als usuaris explorar diferents escenaris i comprendre com els canvis en les dades d'entrada afecten les prediccions del model. En combinar aquestes dues eines, els usuaris no només poden interpretar el comportament del model, sinó que també poden avaluar l'impacte de diferents inputs en els resultats del model.
Per començar a utilitzar AI Explicacions amb l'eina What-If, cal tenir un model d'IA entrenat desplegat a AI Platform que admeti les explicacions AI. Aquests models utilitzen el marc d'IA Explainable (XAI), que permet generar explicacions per a prediccions individuals. Un cop desplegat el model, l'eina Què passa si es pot utilitzar per explorar i analitzar de manera interactiva el comportament del model.
Per habilitar les explicacions d'IA a l'eina What-If, l'usuari ha d'especificar les metadades d'IA explicables en crear una instància de la classe WhatIfTool. Aquestes metadades inclouen el nom del model, la versió i els noms i tipus de característiques. Els noms de les característiques s'utilitzen per assignar les dades d'entrada a les seves característiques corresponents al model, mentre que els tipus de característiques indiquen els tipus de dades de les característiques (per exemple, numèriques, categòriques).
Un cop creada la instància de l'eina What-If amb les metadades d'IA explicables, l'usuari pot carregar dades a l'eina per analitzar-les. L'eina proporciona una interfície fàcil d'utilitzar que permet modificar les dades d'entrada i observar les prediccions del model resultant. A més, l'eina mostra explicacions d'IA per a cada predicció, proporcionant informació sobre els factors que van influir en la decisió del model.
L'eina What-If ofereix diverses funcions que es poden utilitzar juntament amb les explicacions d'IA. Per exemple, els usuaris poden crear escenaris personalitzats modificant les dades d'entrada i observar com aquests canvis afecten les prediccions del model. Això permet entendre la sensibilitat del model a diferents inputs i identificar possibles biaixos o limitacions. Els usuaris també poden comparar diversos models un al costat de l'altre a l'eina, cosa que els permet comparar les seves prediccions i explicacions. Això pot ser especialment útil quan s'avalua el rendiment de diferents models o quan s'avalua l'impacte de les actualitzacions de models.
Les explicacions d'IA i l'eina What-If són eines complementàries que es poden utilitzar juntes per obtenir una comprensió completa dels models d'IA. Les explicacions de l'IA ofereixen informació sobre el raonament que hi ha darrere de les prediccions del model, mentre que l'eina What-If permet l'exploració interactiva del comportament del model i l'anàlisi de diferents escenaris. En combinar aquestes dues eines, els usuaris poden interpretar les decisions dels models, avaluar l'impacte dels canvis d'entrada i guanyar confiança en la fiabilitat i equitat dels models d'IA.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Què és la regularització?
- Hi ha un tipus de formació d'un model d'IA en què s'implementen alhora els enfocaments d'aprenentatge supervisat i no supervisat?
- Com es produeix l'aprenentatge en sistemes d'aprenentatge automàtic no supervisats?
- Com utilitzar el conjunt de dades Fashion-MNIST a Google Cloud Machine Learning/AI Platform?
- Quins tipus d'algorismes per a l'aprenentatge automàtic hi ha i com es selecciona?
- Quan un nucli es bifurca amb dades i l'original és privat, el bifurcat pot ser públic i, si és així, no és una violació de la privadesa?
- Es pot utilitzar la lògica del model NLG per a finalitats diferents de NLG, com ara la previsió comercial?
- Quines són algunes de les fases més detallades de l'aprenentatge automàtic?
- TensorBoard és l'eina més recomanada per a la visualització de models?
- Quan es neteja les dades, com es pot assegurar que les dades no estiguin esbiaixades?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning