چگونه می توان از توضیحات هوش مصنوعی در ارتباط با ابزار What-If استفاده کرد؟
توضیحات هوش مصنوعی و ابزار What-If دو ویژگی قدرتمند ارائه شده توسط پلتفرم Google Cloud AI هستند که می توانند در کنار هم برای به دست آوردن درک عمیق تر از مدل های هوش مصنوعی و پیش بینی های آنها استفاده شوند. توضیحات هوش مصنوعی بینش هایی را در مورد استدلال پشت تصمیمات یک مدل ارائه می دهد، در حالی که ابزار What-If به کاربران اجازه می دهد تا سناریوهای مختلف را بررسی کنند و بفهمند که چگونه تغییرات در داده های ورودی بر پیش بینی های مدل تأثیر می گذارد. با ترکیب این دو ابزار، کاربران نه تنها می توانند رفتار مدل را تفسیر کنند، بلکه می توانند تأثیر ورودی های مختلف را بر نتایج مدل نیز ارزیابی کنند.
برای شروع استفاده از توضیحات هوش مصنوعی با ابزار What-If، لازم است یک مدل هوش مصنوعی آموزش دیده در پلتفرم هوش مصنوعی مستقر شده باشد که از توضیحات هوش مصنوعی پشتیبانی کند. این مدل‌ها از چارچوب AI قابل توضیح (XAI) استفاده می‌کنند که امکان ایجاد توضیحات برای پیش‌بینی‌های فردی را فراهم می‌کند. پس از استقرار مدل، ابزار What-If می تواند برای کاوش و تحلیل تعاملی رفتار مدل استفاده شود.
برای فعال کردن AI Explanations در What-If Tool، کاربر باید در هنگام ایجاد نمونه ای از کلاس WhatIfTool، ابرداده قابل توضیح هوش مصنوعی را مشخص کند. این ابرداده شامل نام مدل، نسخه، و نام و انواع ویژگی ها است. نام ویژگی‌ها برای نگاشت داده‌های ورودی به ویژگی‌های متناظرشان در مدل استفاده می‌شود، در حالی که انواع ویژگی‌ها انواع داده‌های ویژگی‌ها را نشان می‌دهند (به عنوان مثال، عددی، دسته‌بندی).
هنگامی که نمونه What-If Tool با ابرداده هوش مصنوعی قابل توضیح ایجاد شد، کاربر می تواند داده ها را برای تجزیه و تحلیل در ابزار بارگذاری کند. این ابزار یک رابط کاربر پسند فراهم می کند که امکان اصلاح داده های ورودی و مشاهده پیش بینی های مدل حاصل را فراهم می کند. علاوه بر این، این ابزار توضیحات هوش مصنوعی را برای هر پیش‌بینی نمایش می‌دهد و بینش‌هایی در مورد عواملی که بر تصمیم مدل تأثیر می‌گذارند ارائه می‌دهد.
ابزار What-If ویژگی‌های مختلفی را ارائه می‌دهد که می‌توان از آنها در ارتباط با توضیحات هوش مصنوعی استفاده کرد. به عنوان مثال، کاربران می توانند سناریوهای سفارشی را با اصلاح داده های ورودی ایجاد کنند و مشاهده کنند که چگونه این تغییرات بر پیش بینی های مدل تأثیر می گذارد. این امکان درک حساسیت مدل به ورودی های مختلف و شناسایی سوگیری ها یا محدودیت های بالقوه را فراهم می کند. کاربران همچنین می توانند چندین مدل را در کنار هم در ابزار مقایسه کنند و آنها را قادر می سازد تا پیش بینی ها و توضیحات خود را با هم مقایسه کنند. این می تواند به ویژه هنگام ارزیابی عملکرد مدل های مختلف یا هنگام ارزیابی تأثیر به روز رسانی مدل مفید باشد.
توضیحات هوش مصنوعی و ابزار What-If ابزارهای مکملی هستند که می توانند با هم برای به دست آوردن درک جامعی از مدل های هوش مصنوعی استفاده شوند. توضیحات هوش مصنوعی بینش هایی را در مورد استدلال پشت پیش بینی های مدل ارائه می دهد، در حالی که ابزار What-If به کاوش تعاملی رفتار مدل و تجزیه و تحلیل سناریوهای مختلف اجازه می دهد. با ترکیب این دو ابزار، کاربران می توانند تصمیمات مدل را تفسیر کنند، تاثیر تغییرات ورودی را ارزیابی کنند و به قابلیت اطمینان و عادلانه بودن مدل های هوش مصنوعی اطمینان پیدا کنند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- قاعدگی چیست؟
- آیا نوعی از آموزش یک مدل هوش مصنوعی وجود دارد که در آن هر دو رویکرد یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت به طور همزمان اجرا شوند؟
- یادگیری در سیستم های یادگیری ماشینی بدون نظارت چگونه اتفاق می افتد؟
- چگونه از مجموعه داده Fashion-MNIST در Google Cloud Machine Learning/Platform AI استفاده کنیم؟
- چه نوع الگوریتم هایی برای یادگیری ماشین وجود دارد و چگونه می توان آنها را انتخاب کرد؟
- وقتی یک هسته با داده فورک شده است و نسخه اصلی خصوصی است، آیا فورک شده می تواند عمومی باشد و اگر چنین است نقض حریم خصوصی نیست؟
- آیا می توان از منطق مدل NLG برای اهدافی غیر از NLG مانند پیش بینی معاملات استفاده کرد؟
- مراحل دقیق تری از یادگیری ماشین چیست؟
- آیا TensorBoard توصیه شده ترین ابزار برای تجسم مدل است؟
- هنگام تمیز کردن داده ها، چگونه می توان از مغرضانه بودن داده ها اطمینان حاصل کرد؟
سوالات و پاسخ‌های بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید