Объяснимость модели — это способность понять внутреннюю работу модели машинного обучения. В практических приложениях крайне важно, чтобы инженеры, ученые, аналитики и другие пользователи могли понимать, как модель принимает решения. Они должны быть в состоянии различить параметры, которые он использует, и показывает ли он какую-либо предвзятость. Поэтому разработчикам моделей важно предоставить способ объяснить поведение модели после ее развертывания в реальном мире. Это объяснение должно позволить пользователям получить четкое представление о процессе принятия решений в модели. Таким образом, разработчики могут обеспечить прозрачность, справедливость и подотчетность модели.
Почему важна объяснимость модели: подробный анализ
Прозрачность:
Прозрачность модели является критическим фактором в установлении доверия к процессу принятия решений модели. Пользователи должны иметь полное представление о том, как работает модель, включая используемые в ней параметры и данные, которые она использует для создания прогнозов. Эта прозрачность позволяет пользователям более эффективно взаимодействовать с моделью, улучшая их понимание того, как их ввод влияет на общий результат.
Подотчетность:
Объяснимость модели необходима для обеспечения подотчетности. Если модель принимает вредное или несправедливое решение, важно уметь понять, почему это решение было принято и какой фактор за него отвечает.
Например, рассмотрим модель здравоохранения, обученную на данных американского населения. Хотя эта модель может быть эффективной для прогнозирования последствий для здоровья людей в Соединенных Штатах, она может не подходить для прогнозирования результатов для лиц азиатского происхождения. Это связано с тем, что могут существовать различия в факторах здоровья, образе жизни и генетических различиях между популяциями, которые могут существенно повлиять на результаты в отношении здоровья.
Точно так же модель ценообразования, которая была обучена экономическим факторам и налогам, характерным для конкретной страны, может не подходить для другой страны.
Отсутствие подотчетности может привести к ненадежным и неточным прогнозам и в конечном итоге может иметь серьезные последствия для отдельных лиц и организаций.
Справедливость
Объяснимость модели играет жизненно важную роль в продвижении справедливости и равноправия в процессе принятия решений по модели. Позволяя разработчикам выявлять предубеждения или несоответствия в процессе принятия решений в модели, объяснимость модели может помочь гарантировать, что модель является справедливой и равноправной для всех пользователей. Например, если модель демонстрирует предвзятость в отношении определенной демографической группы, разработчики могут настроить модель, чтобы устранить эту предвзятость и обеспечить справедливость для всех пользователей.
Соответствие:
Объяснимость модели имеет решающее значение для соблюдения правил конфиденциальности и защиты данных, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR). В соответствии с GDPR организации обязаны предоставлять отдельным лицам объяснение логики автоматизированных решений, которые их затрагивают. Чтобы соответствовать этому правилу, организации должны быть в состоянии объяснить процесс принятия решений своих моделей в ясной и понятной форме. Для этого необходима объяснимость модели, поскольку она позволяет организациям идентифицировать параметры и данные, используемые их моделями, а также любые предубеждения или ошибки в процессе принятия решений. Затем эту информацию можно использовать для предоставления людям четкого и краткого объяснения того, как модель пришла к своему решению.
Способы интерпретации модели
Есть два способа интерпретации модели — глобальная и локальная интерпретация.
Глобальная объяснимость:
Глобальная интерпретация моделей играет решающую роль в понимании того, как модель принимает решения, и оценке ее общей пригодности для развертывания. Анализируя глобальное поведение модели, мы можем получить представление о базовой логике и параметрах, которые модель использует для получения своих прогнозов. Это позволяет нам полностью объяснить процесс принятия решений моделью, обеспечивая четкое и всестороннее понимание того, как работает модель.
Пример: прогнозирование риска заболеваний у пациентов или предоставление организациям-производителям информации о факторах, способствующих отказу оборудования, что позволяет им принимать упреждающие меры, чтобы избежать дорогостоящих простоев.
Методы глобальной объяснимости:
- PDP (частичный график зависимости)
- ICE (индивидуальное условное ожидание)
Местная объяснимость:
Локальная интерпретируемость моделей машинного обучения имеет решающее значение для понимания того, как модель принимает решения для отдельных экземпляров. Анализируя поведение модели в локальной окрестности конкретного экземпляра, мы можем получить представление о конкретных факторах, влияющих на предсказание модели.
Пример: Понимание того, почему у конкретного человека высокий риск заболевания
Методы локальной объяснимости
- LIME (локальные интерпретируемые объяснения, не зависящие от модели)
- SHAP (аддитивные объяснения Шепли)
Платформы автоматизации приобретают все большее значение, помогая разработчикам моделей достигать большей прозрачности и объяснимости своих моделей. Эти платформы используют различные методы и инструменты, чтобы помочь разработчикам понять, как их модели принимают решения, и выявить потенциальные отклонения или ошибки.
Таким образом, объяснимость модели необходима для обеспечения прозрачности, подотчетности, справедливости и соответствия. Это важный компонент ответственной и этичной разработки ИИ.