Interpretasi perilaku, prediksi, dan hasil model pembelajaran mesin memainkan peran kunci dalam memastikan keadilan dan transparansi aplikasi kecerdasan buatan (AI). Banyak modul Python menyediakan metode dan alat untuk menginterpretasikan model. Mari kita lihat lima yang paling menarik di antaranya:

Apa itu pustaka Python?

Perpustakaan Python adalah kumpulan kode, fungsi, dan modul yang telah ditulis sebelumnya, yang memperluas kemampuan pemrograman di Python. Perpustakaan dirancang untuk menyediakan fungsionalitas tertentu, yang memungkinkan pengembang untuk melakukan berbagai tugas tanpa perlu menulis seluruh kode dari awal.

Salah satu keuntungan Python adalah keberagaman besar pustaka yang tersedia, yang dapat diterapkan di berbagai bidang. Pustaka ini mencakup berbagai topik, termasuk perhitungan ilmiah, pengembangan web, pembuatan antarmuka grafis (GUI), pemrosesan data, dan pembelajaran mesin.

Untuk menggunakan pustaka Python, pengembang harus mengimpornya ke dalam kode mereka. Setelah diimpor, mereka dapat menerapkan solusi yang sudah ada dan menghindari "menemukan kembali roda", dengan menggunakan fungsi dan kelas yang disediakan oleh pustaka.

Sebagai contoh, pustaka Pandas digunakan untuk manipulasi data dan analisisnya, sementara pustaka terkenal NumPy menawarkan fungsi untuk perhitungan numerik dan operasi pada array. Demikian pula, pustaka Scikit-Learn dan TensorFlow digunakan untuk tugas pembelajaran mesin, dan Django adalah kerangka kerja populer untuk pengembangan web dengan Python.

5 pustaka Python yang membantu menginterpretasikan model pembelajaran mesin

Shapley Additive Explanations

Modul Python yang terkenal, Shapley Additive Explanations (SHAP), menerapkan teori permainan kooperatif untuk menginterpretasikan hasil model pembelajaran mesin. Modul ini menawarkan struktur yang konsisten untuk menganalisis pentingnya fitur dan menginterpretasikan prediksi spesifik dengan membagi kontribusi masing-masing fitur input terhadap hasil akhir.

Jumlah nilai SHAP yang memastikan konsistensi menentukan perbedaan antara prediksi model untuk instance tertentu dan prediksi rata-rata.

Penjelasan model independen yang dapat diinterpretasikan secara lokal

Penjelasan model independen yang dapat diinterpretasikan secara lokal (LIME) - adalah pustaka yang banyak digunakan, yang mengaproksimasi model pembelajaran mesin yang rumit dengan menggunakan model lokal yang dapat diinterpretasikan untuk memudahkan pemahaman mereka. Ini menghasilkan contoh yang terganggu di dekat titik data yang diberikan dan melacak bagaimana contoh ini mempengaruhi prediksi model. LIME dapat memberikan wawasan tentang perilaku model untuk titik data tertentu dengan mengadaptasi model sederhana yang dapat diinterpretasikan ke contoh yang terganggu ini.

Jelaskan Seolah Saya Berusia 5 Tahun

Paket Python bernama Explain Like I'm 5 (ELI5) bertujuan untuk memberikan penjelasan yang jelas untuk model pembelajaran mesin. Ini menentukan pentingnya fitur dengan menggunakan berbagai metodologi, termasuk signifikansi permutasi, pentingnya berbasis pohon, dan koefisien model linier, serta mendukung berbagai model. Dengan antarmuka pengguna yang sederhana, ELI5 dapat digunakan oleh pemula maupun para profesional data berpengalaman.

Yellowbrick

Yellowbrick adalah paket visualisasi yang kuat, menyediakan seperangkat alat untuk menginterpretasikan model pembelajaran mesin. Ini menawarkan visualisasi untuk berbagai tugas, seperti pentingnya fitur, grafik residu, laporan klasifikasi, dan banyak lagi. Berkat integrasi yang mulus dari Yellowbrick dengan pustaka pembelajaran mesin terkemuka, seperti Scikit-Learn, analisis model selama pengembangan mereka menjadi sederhana dan efisien.

PyCaret

Meskipun PyCaret terutama dikenal sebagai perpustakaan pembelajaran mesin tingkat tinggi, ia juga memiliki kemampuan untuk menginterpretasikan model. PyCaret mengotomatiskan seluruh proses pembelajaran mesin dan setelah model dilatih, secara otomatis menghasilkan grafik pentingnya fitur, visualisasi nilai SHAP, dan alat penting lainnya untuk interpretasi.