Hvilke værktøjer findes til XAI (Explainable Artificial Intelligence)?
Explainable Artificial Intelligence (XAI) er et vigtigt aspekt af moderne AI-systemer, især i forbindelse med dybe neurale netværk og maskinlæringsestimatorer. Efterhånden som disse modeller bliver mere og mere komplekse og implementeres i kritiske applikationer, bliver det bydende nødvendigt at forstå deres beslutningsprocesser. XAI-værktøjer og -metoder har til formål at give indsigt i, hvordan modeller laver forudsigelser, og derved øge gennemsigtighed, ansvarlighed og troværdighed.
Der er udviklet adskillige værktøjer og rammer for at lette forklaringen i AI-systemer. Disse værktøjer varierer i deres tilgange, lige fra modelagnostiske metoder til modelspecifikke teknikker, og de imødekommer forskellige behov afhængigt af modellens kompleksitet og type.
1. LIME (lokal fortolkelig model-agnostiske forklaringer):
LIME er et populært værktøj til at forklare forudsigelserne af maskinlæringsmodeller. Det opererer under den forudsætning, at selvom komplekse modeller kan være vanskelige at fortolke globalt, kan de tilnærmes lokalt med enklere modeller. LIME genererer forklaringer ved at forstyrre inputdataene og observere ændringerne i modellens forudsigelser. Den tilpasser derefter en fortolkelig model, såsom en lineær regression, til de forstyrrede data for at tilnærme den komplekse models beslutningsgrænse omkring instansen af interesse.
Overvej for eksempel et dybt neuralt netværk, der er trænet til at klassificere billeder. LIME kan bruges til at forklare, hvorfor et bestemt billede blev klassificeret som en "kat" ved at forstyrre billedet (f.eks. ved at lukke dele af det) og analysere, hvilke funktioner (eller pixels) der har størst indflydelse på forudsigelsen. Denne tilgang giver brugerne mulighed for at få indsigt i, hvilke aspekter af inputtet modellen anser for vigtigst for sin beslutning.
2. SHAP (SHapley Additive forklaringer):
SHAP udnytter koncepter fra kooperativ spilteori til at give en samlet måling af funktionsvigtighed. Den tildeler hver funktion en vigtighedsværdi, kendt som SHAP-værdien, som repræsenterer bidraget fra denne funktion til forudsigelsen. SHAP-værdier har ønskværdige egenskaber, såsom konsistens og lokal nøjagtighed, hvilket gør dem til et robust valg til at forklare modelforudsigelser.
SHAP kan anvendes på en bred vifte af modeller, herunder træbaserede modeller og deep learning-arkitekturer. For eksempel kan SHAP i en kreditscoringsmodel hjælpe med at identificere hvilke funktioner, såsom indkomst eller kredithistorik, der har størst indflydelse på en persons kreditscore. Ved at visualisere SHAP-værdier kan interessenter bedre forstå modellens adfærd og sikre, at den stemmer overens med domæneviden og etiske overvejelser.
3. Google Cloud AI-forklaring:
Google Cloud tilbyder en række værktøjer og tjenester, der har til formål at forbedre modelfortolkningen. Disse værktøjer er integreret i Google Clouds AI- og maskinlæringsplatforme, hvilket giver problemfri adgang til forklaringsfunktioner for modeller, der er implementeret i skyen. Nøglekomponenter omfatter:
- Funktionstilskrivninger: Google Cloud AI Explainability giver funktionstilskrivninger, der kvantificerer hver funktions bidrag til en models forudsigelse. Dette opnås gennem teknikker som integrerede gradienter og stimetoder, som er særligt effektive til neurale netværk.
- Hvad hvis værktøj: Dette interaktive værktøj giver brugerne mulighed for at analysere modelforudsigelser ved at simulere ændringer af inputfunktioner. Brugere kan udforske kontrafaktiske scenarier, visualisere beslutningsgrænser og vurdere modellens retfærdighed. For eksempel kan What-If-værktøjet bruges til at undersøge, hvordan ændring af en kundes alder eller indkomst påvirker deres lånegodkendelsesstatus i en finansiel model.
4. TensorFlow Model Analysis (TFMA):
TFMA er et open source-bibliotek, der giver værktøjer til at evaluere og forstå TensorFlow-modeller. Det tilbyder muligheder for modelevaluering, retfærdighedsanalyse og fortolkning. TFMA kan generere detaljerede rapporter, der fremhæver modellens ydeevne på tværs af forskellige udsnit af data, og hjælper med at identificere potentielle skævheder eller områder til forbedring.
Med hensyn til fortolkning understøtter TFMA integrationen af funktionstilskrivningsmetoder, hvilket giver brugerne mulighed for at visualisere og analysere bidrag til funktioner. Dette er især nyttigt for at forstå, hvordan forskellige inputfunktioner påvirker modelforudsigelser og for at sikre, at modeller opfører sig som forventet på tværs af forskellige datasæt.
5. Captum:
Captum er et PyTorch-bibliotek designet til at give fortolkning til dyb læringsmodeller. Det tilbyder en række algoritmer, herunder integrerede gradienter, DeepLIFT og lagmæssig relevansudbredelse, til at tilskrive forudsigelser til inputfunktioner. Captums fleksible API giver brugerne mulighed for at anvende disse metoder på brugerdefinerede PyTorch-modeller, hvilket muliggør detaljeret analyse af modeladfærd.
For eksempel kan Captum i en NLP-model (natural language processing) bruges til at bestemme, hvilke ord i en sætning, der bidrager mest til den forudsagte følelse. Ved at visualisere disse tilskrivninger kan udviklere få indsigt i modellens forståelse af sproget og sikre, at den stemmer overens med den menneskelige intuition.
6. Alibi:
Alibi er et open source-bibliotek med fokus på inspektion og fortolkning af maskinlæringsmodeller. Det giver en række forskellige metoder til at forklare individuelle forudsigelser, opdage modstridende tilfælde og evaluere modellens robusthed. Alibi understøtter både modelagnostiske og modelspecifikke tilgange, hvilket gør det alsidigt til forskellige typer modeller.
En af Alibis bemærkelsesværdige funktioner er dens kontrafaktiske forklaringsgenerering, som identificerer minimale ændringer i inputdata, der ville ændre en models forudsigelse. Denne evne er værdifuld for at forstå modelbeslutningsgrænser og til at udvikle strategier til at afbøde uønskede resultater.
7. ELI5:
ELI5 er et Python-bibliotek, der forenkler processen med at fejlfinde og forstå maskinlæringsmodeller. Den understøtter en lang række modeller, herunder scikit-learn, XGBoost og Keras, og giver intuitive visualiseringer af funktioners betydning og beslutningsveje. ELI5's integration med Jupyter notebooks gør det til et praktisk værktøj til interaktiv udforskning og analyse.
I klassifikationsopgaver kan ELI5 bruges til at generere detaljerede forklaringer af individuelle forudsigelser, der fremhæver bidraget fra hver funktion til modellens beslutning. Dette kan være særligt nyttigt til modelvalidering og til at kommunikere modeladfærd til ikke-tekniske interessenter.
8. TolkML:
InterpretML er et open source-bibliotek udviklet af Microsoft, der tilbyder en omfattende suite af værktøjer til modelfortolkning. Det giver både glassbox-modeller, som i sagens natur kan fortolkes, og blackbox-forklaringer, som kan anvendes på enhver model. Glassbox-modeller, såsom Explainable Boosting Machine (EBM), er designet til at kunne fortolkes af konstruktion, mens blackbox-forklaringer, som SHAP og LIME, giver post-hoc forklaringer til komplekse modeller.
InterpretML's alsidighed gør den velegnet til en bred vifte af applikationer, fra sundhedspleje til finansiering, hvor forståelse af modelbeslutninger er afgørende. Ved at udnytte InterpretML kan praktikere sikre, at deres modeller ikke kun fungerer godt, men også overholder etiske og regulatoriske standarder.
9. AIX360 (AI Explainability 360):
AIX360 er et open source-værktøjssæt udviklet af IBM, der giver et omfattende sæt algoritmer til at forklare AI-modeller. Den understøtter både lokale og globale forklaringer og giver indsigt i individuelle forudsigelser og overordnet modeladfærd. AIX360 inkluderer blandt andet metoder til egenskabstilskrivning, regelbaserede forklaringer og kontrafaktisk analyse.
AIX360's mangfoldige sæt af værktøjer gør den velegnet til forskellige brugssager, herunder retfærdighedsvurdering og overholdelse af lovmæssige krav. Ved at give gennemsigtige og fortolkbare forklaringer hjælper AIX360 med at opbygge tillid til AI-systemer og letter deres indførelse i følsomme domæner.
10. H2O driverløs AI:
H2O Driverless AI er en automatiseret maskinlæringsplatform, der inkluderer indbyggede muligheder for modelfortolkning. Det giver karakterer for karakteristika, partielle afhængighedsplot og surrogatmodeller for at forklare komplekse modeller. H2O Driverless AI genererer også detaljerede rapporter, der opsummerer modellens ydeevne og fortolkningsmålinger, hvilket gør det nemmere for brugerne at forstå og stole på deres modeller.
Disse værktøjer og rammer repræsenterer en bred vifte af tilgange til forklarbarhed, hver med sine styrker og begrænsninger. Når de vælger et værktøj til XAI, bør praktikere overveje faktorer såsom typen af model, kompleksiteten af dataene og de specifikke krav til applikationsdomænet. Ved at udnytte disse værktøjer kan udviklere og dataforskere øge AI-systemernes gennemsigtighed og ansvarlighed, hvilket i sidste ende fremmer større tillid og accept af AI-teknologier.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Dybe neurale netværk og estimatorer:
- Hvad er tommelfingerreglerne for at vedtage en specifik maskinlæringsstrategi og model?
- Hvilke parametre indikerer, at det er tid til at skifte fra en lineær model til deep learning?
- Kan deep learning tolkes som at definere og træne en model baseret på et dybt neuralt netværk (DNN)?
- Gør Googles TensorFlow-ramme det muligt at øge abstraktionsniveauet i udviklingen af maskinlæringsmodeller (f.eks. ved at erstatte kodning med konfiguration)?
- Er det korrekt, at hvis datasættet er stort, behøver man mindre evaluering, hvilket betyder, at den del af datasættet, der bruges til evaluering, kan reduceres med øget størrelse af datasættet?
- Kan man nemt kontrollere (ved at tilføje og fjerne) antallet af lag og antallet af noder i individuelle lag ved at ændre det array, der leveres som det skjulte argument for det dybe neurale netværk (DNN)?
- Hvordan genkender man, at modellen er overmonteret?
- Hvad er neurale netværk og dybe neurale netværk?
- Hvorfor kaldes dybe neurale netværk dybe?
- Hvad er fordelene og ulemperne ved at tilføje flere noder til DNN?
Se flere spørgsmål og svar i Deep neurale netværk og estimatorer