การตีความการเรียนรู้ของเครื่อง: เทคนิคและความท้าทาย
ความเข้าใจหมายถึงความสามารถของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มนุษย์สามารถตีความและทำความเข้าใจได้ มันเกี่ยวข้องกับความสามารถในการอธิบายเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังการคาดการณ์ของแบบจำลอง และเพื่อทำความเข้าใจวิธีการทำงานของแบบจำลอง10 เทคนิคบางอย่างในการปรับปรุงความสามารถในการตีความของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมีอะไรบ้าง เทคนิคบางอย่างในการปรับปรุงความสามารถในการตีความของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ได้แก่:
* ความสำคัญของคุณลักษณะ: การระบุคุณลักษณะของข้อมูลอินพุตที่สำคัญที่สุดสำหรับการคาดการณ์ของโมเดล
* แผนการพึ่งพาบางส่วน : การแสดงภาพความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะเฉพาะและผลลัพธ์ที่คาดการณ์
* ค่า SHAP: การกำหนดค่าให้กับแต่ละคุณลักษณะสำหรับการทำนายเฉพาะ ซึ่งบ่งบอกถึงการมีส่วนร่วมในผลลัพธ์
* คำอธิบายไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าแบบจำลองที่สามารถตีความได้ในท้องถิ่น (LIME): การสร้าง คำอธิบายการคาดการณ์ของแบบจำลองสำหรับอินสแตนซ์เฉพาะ
* คำอธิบายที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าของแบบจำลอง (MAGIC): การสร้างคำอธิบายของการทำนายของแบบจำลองที่ไม่ขึ้นอยู่กับแบบจำลองที่ซ่อนอยู่
11 อะไรคือความท้าทายในการตีความของการเรียนรู้ของเครื่อง?
ความท้าทายบางประการในการตีความของการเรียนรู้ของเครื่องรวมถึง:
* ความซับซ้อนของแบบจำลอง: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรจำนวนมากมีความซับซ้อนและเข้าใจยาก ทำให้เป็นการยากที่จะอธิบายการคาดการณ์ของพวกมัน
* ข้อมูลมิติสูง: เมื่อต้องจัดการกับข้อมูลมิติสูง อาจเป็นเรื่องยากที่จะระบุคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดสำหรับการคาดการณ์ของแบบจำลอง
* ความสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้น: ความสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้นระหว่างคุณลักษณะอินพุตและผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้อาจทำให้ยากต่อการทำความเข้าใจว่าอย่างไร แบบจำลองกำลังคาดการณ์
* การจัดวางมากเกินไป: การจัดวางมากเกินไปอาจส่งผลให้แบบจำลองซับซ้อนเกินไปและยากต่อการตีความ
12 การประยุกต์ใช้การตีความของการเรียนรู้ของเครื่องในโลกแห่งความเป็นจริงมีอะไรบ้าง
การประยุกต์ใช้การตีความของการเรียนรู้ของเครื่องจักรในโลกแห่งความเป็นจริงได้แก่:
* การดูแลสุขภาพ: การทำความเข้าใจว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรกำลังคาดการณ์เกี่ยวกับผลลัพธ์ของผู้ป่วยได้อย่างไร สามารถช่วยให้แพทย์ทำการตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบมากขึ้น
* การเงิน : การทำความเข้าใจว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงทำนายราคาหุ้นหรือความเสี่ยงด้านเครดิตได้อย่างไรสามารถช่วยให้นักลงทุนมีข้อมูลในการตัดสินใจได้มากขึ้น
* ความยุติธรรมทางอาญา: การทำความเข้าใจว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงทำนายแนวโน้มที่จะเกิดการกระทำผิดซ้ำได้อย่างไร สามารถช่วยให้ผู้พิพากษาและผู้บังคับใช้กฎหมายทำการตัดสินใจโดยมีข้อมูลมากขึ้น
* การตลาด: การทำความเข้าใจว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องทำนายพฤติกรรมของลูกค้าได้อย่างไรสามารถช่วยให้นักการตลาดสร้างแคมเปญการตลาดที่ตรงเป้าหมายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
