A interpretação do comportamento, previsões e resultados de modelos de aprendizado de máquina desempenha um papel fundamental na garantia da justiça e transparência das aplicações de inteligência artificial (IA). Módulos Python numerosos fornecem métodos e ferramentas para a interpretação de modelos. Vamos considerar cinco dos mais interessantes deles:

O que é uma biblioteca Python?

A biblioteca Python é um conjunto de código, funções e módulos pré-escritos que ampliam as capacidades de programação em Python. As bibliotecas foram desenvolvidas para fornecer funcionalidades específicas, permitindo que os desenvolvedores realizem várias tarefas sem a necessidade de escrever todo o código do zero.

Uma das vantagens do Python é a enorme variedade de bibliotecas disponíveis, aplicáveis em várias áreas. Essas bibliotecas abrangem uma ampla gama de tópicos, incluindo computação científica, desenvolvimento web, criação de interfaces gráficas (GUI), processamento de dados e aprendizado de máquina.

Para usar a biblioteca Python, os desenvolvedores devem importá-la para o seu código. Após a importação, podem aplicar soluções prontas e evitar "reinventar a roda", utilizando as funções e classes fornecidas pela biblioteca.

Por exemplo, a biblioteca Pandas é usada para manipulação e análise de dados, enquanto a conhecida biblioteca NumPy oferece funções para cálculos numéricos e operações com arrays. Da mesma forma, as bibliotecas Scikit-Learn e TensorFlow são aplicadas a tarefas de aprendizado de máquina, e o Django é um framework popular para desenvolvimento web em Python.

5 bibliotecas Python que ajudam a interpretar modelos de aprendizagem automática

Explicações Aditivas de Shapley

O conhecido módulo Python Shapley Additive Explanations (SHAP) aplica a teoria dos jogos cooperativos para interpretar os resultados dos modelos de aprendizado de máquina. Ele oferece uma estrutura consistente para analisar a importância das características e interpretar previsões específicas, distribuindo a contribuição de cada característica de entrada no resultado final.

A soma dos valores SHAP, que garantem a consistência, determina a diferença entre a previsão do modelo para uma instância específica e a previsão média.

Explicações locais interpretáveis independentes do modelo

Explicações locais interpretáveis e independentes de modelo (LIME) - é uma biblioteca amplamente utilizada que aproxima modelos complexos de aprendizado de máquina usando modelos locais interpretáveis para facilitar sua compreensão. Ela cria instâncias perturbadas próximas a um dado ponto de dados e rastreia como essas instâncias afetam as previsões do modelo. LIME pode lançar luz sobre o comportamento do modelo para pontos de dados específicos, ajustando um modelo simples e interpretável a essas instâncias perturbadas.

Explique como se eu tivesse 5 anos

O pacote Python chamado Explain Like I'm 5 (ELI5) visa fornecer justificativas compreensíveis para modelos de aprendizado de máquina. Ele define a importância das características usando várias metodologias, incluindo significância por permutação, importância baseada em árvores e coeficientes de modelo linear, e suporta uma ampla gama de modelos. Com uma interface de usuário simples, o ELI5 pode ser utilizado tanto por iniciantes quanto por especialistas em dados experientes.

Yellowbrick

Yellowbrick é um poderoso pacote de visualização que fornece um conjunto de ferramentas para interpretar modelos de aprendizado de máquina. Ele oferece visualizações para várias tarefas, como importância de características, gráficos de resíduos, relatórios de classificação e muito mais. Graças à integração sem problemas do Yellowbrick com bibliotecas de aprendizado de máquina conhecidas, como Scikit-Learn, a análise de modelos durante seu desenvolvimento torna-se simples e eficaz.

PyCaret

Embora o PyCaret seja conhecido principalmente como uma biblioteca de aprendizado de máquina de alto nível, ele também possui capacidades de interpretação de modelos. O PyCaret automatiza todo o processo de aprendizado de máquina e, após o treinamento do modelo, gera automaticamente gráficos de importância de características, visualizações de valores SHAP e outras ferramentas importantes de interpretação.