Hoe kan KI-verduidelikings saam met die What-As-nutsding gebruik word?
KI-verduidelikings en die What-As-nutsding is twee kragtige kenmerke wat deur Google Cloud AI Platform aangebied word wat saam gebruik kan word om 'n dieper begrip van KI-modelle en hul voorspellings te kry. KI Verduidelikings verskaf insigte in die redenasie agter 'n model se besluite, terwyl die What-As Tool gebruikers in staat stel om verskillende scenario's te verken en te verstaan hoe veranderinge in insetdata modelvoorspellings beïnvloed. Deur hierdie twee instrumente te kombineer, kan gebruikers nie net modelgedrag interpreteer nie, maar ook die impak van verskillende insette op modeluitkomste evalueer.
Om KI-verduidelikings met die What-As-nutsding te begin gebruik, is dit nodig om 'n opgeleide KI-model op KI-platform te laat ontplooi wat KI-verduidelikings ondersteun. Hierdie modelle gebruik die Explainable AI (XAI)-raamwerk, wat dit moontlik maak om verduidelikings vir individuele voorspellings te genereer. Sodra die model ontplooi is, kan die Wat-As-nutsding gebruik word om die model se gedrag interaktief te verken en te ontleed.
Om KI-verduidelikings in die What-As-nutsding te aktiveer, moet die gebruiker die verduidelikbare KI-metadata spesifiseer wanneer 'n instansie van die WhatIfTool-klas geskep word. Hierdie metadata sluit die modelnaam, weergawe en die kenmerkname en tipes in. Die kenmerkname word gebruik om invoerdata na hul ooreenstemmende kenmerke in die model te karteer, terwyl die kenmerktipes die datatipes van die kenmerke aandui (bv. numeries, kategories).
Sodra die What-If Tool-instansie geskep is met die verklaarbare KI-metadata, kan die gebruiker data in die instrument laai vir ontleding. Die instrument bied 'n gebruikersvriendelike koppelvlak wat dit moontlik maak om insetdata te wysig en die gevolglike modelvoorspellings waar te neem. Daarbenewens vertoon die instrument KI-verduidelikings vir elke voorspelling, wat insig gee in die faktore wat die model se besluit beïnvloed het.
Die What-As-nutsding bied verskeie kenmerke wat saam met KI-verduidelikings gebruik kan word. Gebruikers kan byvoorbeeld pasgemaakte scenario's skep deur insetdata te wysig en waar te neem hoe hierdie veranderinge die model se voorspellings beïnvloed. Dit maak dit moontlik om die model se sensitiwiteit vir verskillende insette te verstaan en potensiële vooroordele of beperkings te identifiseer. Gebruikers kan ook verskeie modelle langs mekaar in die instrument vergelyk, wat hulle in staat stel om hul voorspellings en verduidelikings te vergelyk. Dit kan veral nuttig wees wanneer die prestasie van verskillende modelle geëvalueer word of wanneer die impak van modelopdaterings geassesseer word.
KI-verduidelikings en die Wat-As-nutsding is komplementêre nutsmiddels wat saam gebruik kan word om 'n omvattende begrip van KI-modelle te kry. KI Verduidelikings verskaf insigte in die redenasie agter modelvoorspellings, terwyl die What-As Tool interaktiewe verkenning van modelgedrag en ontleding van verskillende scenario's moontlik maak. Deur hierdie twee instrumente te kombineer, kan gebruikers modelbesluite interpreteer, die impak van insetveranderinge evalueer en vertroue kry in die betroubaarheid en regverdigheid van KI-modelle.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is die onderskeid tussen toesig-, nie-toesig- en versterkende leerbenaderings?
- Is dit korrek dat aanvanklike datastel in drie hoofsubstelle gespoeg kan word: die opleidingstel, die valideringstel (om parameters te verfyn) en die toetsstel (nagaan prestasie op ongesiene data)?
- Wat is Google Wolkplatform (GCP)?
- Wat is 'n besluitboom?
- Hoe om te weet watter algoritme meer data benodig as die ander?
- Wat is die metodes om datastelle vir masjienleermodel-opleiding in te samel?
- Hoeveel data is nodig vir opleiding?
- Hoe lyk die proses van etikettering van data en wie voer dit uit?
- Wat presies is die uitsetetikette, teikenwaardes en eienskappe?
- Moet kenmerke wat data verteenwoordig in 'n numeriese formaat wees en in kenmerkkolomme georganiseer word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning