هوش مصنوعی تفسیرپذیر

هوش مصنوعی تفسیرپذیر

هوش مصنوعی تفسیر پذیر (Explainable AI) چیست و چرا مهم هست؟

بسیاری از صنایع و سازمانها از هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. از آنجائیکه این تکنولوژی‌ها در حال رشد و پیچیده شدن هستند، افراد برای درک روندِ راه حاهای هوش مصنوعی مورد استفاده در تصمیم گیری‌ها دچار چالش هستند. این چالش‌ها می‌تواند با استفاده از هوش مصنوعی تفسیرپذیر حل شوند.

پس هوش مصنوعی تفسیرپذیر چیه؟

مجموعه‌ای از روندها و روش‌هایی که قصد داره توضیح شفاف و قابل درک برای تصمیمات گرفته شده بر پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای انسان تامین کند.

با اضافه شدن لایه تفسیرپذیری به این مذلها، دیتاساینتیست‌ها و متخصصان ماشین لرنینگ می‌توانند سیستم‌های شفاف‌تر و قابل اطمینان‌تری برای کمک به بسیاری از طیف‌ها از جمله توسعه دهندگان و کاربران نهایی و … ایجاد کنند.

ایجاد اطمینان از طریق هوش مصنوعی تفسیرپذیر

اصول ساخت هوش مصنوعی تفسیرپذیر:

• شفافیت (Transparency)

ایجاد اطمینان برای ذینفعان جهت درکِ روندهای تصمیم گیری مدلها

• عادلانه بودن (Fairness)

ایجاد اطمینان برای اینکه تصمیماتِ مدل برای همه (نژادها، مذهب‌ها، جنسیت‌ها، ناتوانان و …) عادلانه است.

• اعتماد (Trust)

کمک به افزایش سطح اطمینان کاربرانی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.

• پایداری و قدرت (Robustness)

پایداری در برابر تغییرات در داده ورودی یا پارامترهای مُدل، حفظ عملکرد با ثبات و منطقی حتی در مواجه با موقعیت‌های نامطمئن یا دور از انتظار.

• حریم خصوصی (Privacy)

گارانتی کردن حفاظت از اطلاعات حساس کاربر.

• تفسیر پذیری (Interpretability)

تامین توضیحاتِ قابل درک برای نتایج و پیش بینی‌ها. لذا تصمیم گیرنده‌ها و ذینفعان می‌توانند از روابطی که در پشت این تصمیماتِ اخذ شده بر پایه هوش مصنوعی است، درک کامل داشته باشند. این مساله به آنها کمک می‌کند تا آشوب ممکن یا خطاهای مدل‌ها را مشخص کنند. این می‌تواند منجر به نتایج دقیق‌تری شود.

.. اکنون زمان خوبی هست تا ببینید آیا در پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که انجام دادید، به موارد فوق توجه کردید؟..

مدل‌های هوش مصنوعی تفسیرپذیر در ۲ کاتاگوری کلی:

1. model-agnostic methods
2. model-specific methods

اینجا قصد داریم روی مدلهای اول (model-agnostic methods) اندکی تمرکز کنیم. این مدلها می‌توانند برای هر مدل یادگیری ماشینی بکار روند، بدون توجه به ساختار و نوع آنها. این مدلها روی آنالیز ویژگی‌های ورودی-خروجی تمرکز می‌کنند. اینجا ۲ مدل را تحت عنوانهای SHAP و LIME معرفی می‌کنیم.

SHAP: Shapley Additive exPlanations هدف این روش، توضیح پیش بینی یک مورد/ مشاهده بوسیله محاسبه مشارکت هر ویژگی برای پیش بینی است.

اما در روش LIME: Local Interpretable Model-agnostic Explanations به جای تامین درکِ مدل روی کل دیتاست، روی توضیح پیش بینی مدل برای موارد خاص تمرکز می‌کند

چگونگی کار با مفسرهای هوش مصنوعی LIME و SHAP برای پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که توسط به آوران سیستم گیل انجام می‌شوند بسیار مورد توجه می‌باشد.

ما در دوره پروژه محور یادگیری ماشین و تحلیل داده در رشت با مدلهای تفسیرپذیر کار می‌کنیم.

برای مشاوره، آموزش کاربردی و پروژه محور و انجام پروژه‌های یادگیری ماشین با ما با شماره‌های ۰۱۳۳۲۰۰۸۵۵۴ و یا ۰۹۱۱۲۴۸۱۴۰۲ تماس حاصل فرمائید.