Hoe kan AI Explanations worden gebruikt in combinatie met de What-If Tool?
AI Explanations en de What-If Tool zijn twee krachtige functies die worden aangeboden door Google Cloud AI Platform en die samen kunnen worden gebruikt om een beter begrip te krijgen van AI-modellen en hun voorspellingen. AI-verklaringen bieden inzicht in de redenering achter de beslissingen van een model, terwijl de What-If Tool gebruikers in staat stelt verschillende scenario's te verkennen en te begrijpen hoe veranderingen in invoergegevens modelvoorspellingen beïnvloeden. Door deze twee tools te combineren, kunnen gebruikers niet alleen modelgedrag interpreteren, maar ook de impact van verschillende inputs op modeluitkomsten evalueren.
Om AI Explanations te gaan gebruiken met de What-If Tool, is het nodig om een getraind AI-model te hebben geïmplementeerd op AI Platform dat AI Explanations ondersteunt. Deze modellen maken gebruik van het Explainable AI (XAI)-framework, waarmee verklaringen voor individuele voorspellingen kunnen worden gegenereerd. Zodra het model is geïmplementeerd, kan de What-If Tool worden gebruikt om het gedrag van het model interactief te verkennen en te analyseren.
Om AI-uitleg in de What-If Tool in te schakelen, moet de gebruiker de verklaarbare AI-metadata specificeren bij het maken van een instantie van de WhatIfTool-klasse. Deze metadata omvatten de modelnaam, versie en de functienamen en -typen. De kenmerknamen worden gebruikt om invoergegevens toe te wijzen aan hun overeenkomstige kenmerken in het model, terwijl de kenmerktypen de gegevenstypen van de kenmerken aangeven (bijv. numeriek, categorisch).
Zodra de What-If Tool-instantie is gemaakt met de verklaarbare AI-metadata, kan de gebruiker gegevens in de tool laden voor analyse. De tool biedt een gebruiksvriendelijke interface waarmee invoergegevens kunnen worden gewijzigd en de resulterende modelvoorspellingen kunnen worden geobserveerd. Bovendien geeft de tool AI-verklaringen weer voor elke voorspelling, waardoor inzicht wordt verkregen in de factoren die de beslissing van het model hebben beïnvloed.
De What-If Tool biedt verschillende functies die kunnen worden gebruikt in combinatie met AI Explanations. Gebruikers kunnen bijvoorbeeld aangepaste scenario's maken door invoergegevens te wijzigen en te observeren hoe deze wijzigingen de voorspellingen van het model beïnvloeden. Dit maakt het mogelijk om de gevoeligheid van het model voor verschillende inputs te begrijpen en mogelijke vooroordelen of beperkingen te identificeren. Gebruikers kunnen in de tool ook meerdere modellen naast elkaar vergelijken, waardoor ze hun voorspellingen en verklaringen kunnen vergelijken. Dit kan met name handig zijn bij het evalueren van de prestaties van verschillende modellen of bij het beoordelen van de impact van modelupdates.
AI Explanations en de What-If Tool zijn aanvullende tools die samen kunnen worden gebruikt om een uitgebreid begrip van AI-modellen te krijgen. AI Explanations geven inzicht in de redenering achter modelvoorspellingen, terwijl de What-If Tool interactieve verkenning van modelgedrag en analyse van verschillende scenario's mogelijk maakt. Door deze twee tools te combineren, kunnen gebruikers modelbeslissingen interpreteren, de impact van invoerwijzigingen evalueren en vertrouwen krijgen in de betrouwbaarheid en eerlijkheid van AI-modellen.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is regularisatie?
- Bestaat er een type training of AI-model waarin zowel de begeleide als de onbegeleide leerbenadering tegelijkertijd worden geïmplementeerd?
- Hoe vindt leren plaats in ongeleide machine learning-systemen?
- Hoe gebruik ik de Fashion-MNIST-dataset in Google Cloud Machine Learning/AI Platform?
- Welke soorten algoritmen voor machinaal leren zijn er en hoe selecteer je ze?
- Wanneer een kernel wordt geforkt met gegevens en het origineel privé is, kan de geforkte kernel dan openbaar zijn? En als dat zo is, is dat dan geen inbreuk op de privacy?
- Kan NLG-modellogica worden gebruikt voor andere doeleinden dan NLG, zoals handelsprognoses?
- Wat zijn enkele meer gedetailleerde fasen van machine learning?
- Is TensorBoard de meest aanbevolen tool voor modelvisualisatie?
- Hoe kun je bij het opschonen van gegevens garanderen dat de gegevens niet bevooroordeeld zijn?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning