Критические инструменты для этичного и объяснимого ИИ
Руководство по основным библиотекам и наборам инструментов, которые помогут вам создавать надежные, но надежные модели.
Модели машинного обучения произвели революцию во многих областях, предоставив замечательные возможности прогнозирования. Однако по мере того, как эти модели становятся все более распространенными, необходимость обеспечения справедливости и интерпретируемости становится серьезной проблемой. Создание справедливых и прозрачных моделей является этическим императивом для укрепления доверия, предотвращения предвзятости и смягчения непредвиденных последствий. К счастью, Python предлагает множество мощных инструментов и библиотек, которые позволяют специалистам по данным и специалистам по машинному обучению решать эти проблемы. На самом деле, разнообразие инструментов и ресурсов может усложнить задачу специалистам по данным и заинтересованным сторонам в выборе того, какие из них использовать.
В этой статье рассматриваются вопросы справедливости и интерпретируемости путем представления тщательно отобранных пакетов Python, охватывающих широкий спектр инструментов интерпретируемости. Эти инструменты позволяют исследователям, разработчикам и заинтересованным лицам получить более глубокое представление о поведении модели, понять влияние функций и обеспечить справедливость в своих усилиях по машинному обучению.
Отказ от ответственности: я остановлюсь только на трех разных пакетах, поскольку они содержат большинство инструментов интерпретируемости и справедливости, которые могут понадобиться любому. Однако список почетных упоминаний можно найти в самом конце статьи.
ИнтерпретироватьML
Документация: https://interpret.ml/docs/getting-started.html
Интерпретируемые модели играют ключевую роль в машинном обучении, способствуя доверию, проливая свет на свои механизмы принятия решений. Эта прозрачность имеет решающее значение для соблюдения нормативных требований, этических соображений и получения признания пользователей. InterpretML [1] — это пакет с открытым исходным кодом, разработанный исследовательской группой Microsoft, который объединяет в одной библиотеке множество важных методов машинного обучения.
Постфактум пояснения
Во-первых, InterpretML включает множество алгоритмов апостериорного объяснения, чтобы пролить свет на внутренности моделей черного ящика. К ним относятся:
