ทำความเข้าใจเทคนิคการตีความโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
ความสามารถในการตีความคือความสามารถในการเข้าใจและอธิบายการตัดสินใจของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นสิ่งสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องเพราะช่วยให้ผู้ใช้เชื่อถือโมเดลและเข้าใจว่าโมเดลกำลังคาดการณ์อย่างไร
มีเทคนิคหลายประการในการปรับปรุงความสามารถในการตีความของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึง:
1 ความสำคัญของคุณลักษณะ: เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์น้ำหนักหรือคะแนนความสำคัญที่กำหนดให้กับแต่ละคุณลักษณะโดยแบบจำลอง ซึ่งสามารถช่วยระบุคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดสำหรับการคาดการณ์ของโมเดลได้
2 แผนการพึ่งพาบางส่วน: แผนการเหล่านี้แสดงความสัมพันธ์ระหว่างจุดสนใจเฉพาะกับผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้ โดยคงจุดสนใจอื่นๆ ทั้งหมดไว้คงที่ ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจว่าโมเดลใช้คุณลักษณะแต่ละอย่างในการคาดการณ์ได้อย่างไร 3. ค่า SHAP: SHAP (คำอธิบายเพิ่มเติมของ SHapley) เป็นเทคนิคที่กำหนดค่าให้กับแต่ละคุณลักษณะสำหรับการทำนายเฉพาะ ซึ่งบ่งชี้ถึงการมีส่วนร่วมของผลลัพธ์ ซึ่งสามารถช่วยระบุคุณลักษณะที่ขับเคลื่อนการคาดการณ์สำหรับแต่ละอินสแตนซ์ได้
4 คำอธิบายผู้ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าแบบจำลองที่สามารถตีความได้ในท้องถิ่น (LIME): เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างคำอธิบายของการทำนายของแบบจำลองโดยการประมาณพฤติกรรมของแบบจำลองโดยใช้แบบจำลองที่ง่ายกว่าและตีความได้ เช่น โมเดลเชิงเส้น
5 ความสามารถในการตีความแบบไม่เชื่อเรื่องโมเดล: หมายถึงเทคนิคที่สามารถนำไปใช้กับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องใดๆ ก็ได้ โดยไม่คำนึงถึงสถาปัตยกรรมพื้นฐานหรืออัลกอริธึม เทคนิคเหล่านี้สามารถช่วยให้เข้าใจโดยทั่วไปว่าแบบจำลองคาดการณ์ได้อย่างไร โดยไม่ต้องมีความรู้เกี่ยวกับรายละเอียดการใช้งานเฉพาะเจาะจง
6 AI ที่อธิบายได้ (XAI): นี่คือสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาเทคนิคสำหรับการอธิบายการตัดสินใจของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง XAI ตั้งเป้าที่จะทำให้ AI โปร่งใสและน่าเชื่อถือมากขึ้นโดยการให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการให้เหตุผลของแบบจำลอง ความสามารถในการตีความเป็นส่วนสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องเพราะสามารถช่วยสร้างความไว้วางใจในแบบจำลองและปรับปรุงความเข้าใจและการใช้งาน นอกจากนี้ยังสามารถช่วยระบุอคติและข้อผิดพลาดในแบบจำลอง ซึ่งนำไปสู่การปรับปรุงประสิทธิภาพและความเป็นธรรม
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
