Esplorato l’apprendimento automatico

Esplorazione dell'apprendimento automatico

Un’immersione profonda nell’esplicabilità per i leader aziendali

Immagine di Don Kaluarachchi (autore)

In questo articolo andremo a esplorare il mondo dell’esplicabilità dell’apprendimento automatico.

<p+sveleremo algoritmi="" che="" custoditi="" decisionali="" di="" essere="" i="" in="" nera.

Necessità di comprendere

Iniziamo riconoscendo l’elefante nella stanza: perché dovremmo anche cercare di capire come questi macchinari pensano?

La risposta è semplice: decisioni informate.

Come leader aziendale, vuoi sapere che le scelte fatte dai tuoi amici AI non siano solo capricci digitali casuali.

Pensa a questo modo: se il tuo AI suggerisce di raddoppiare la produzione di widget color arcobaleno, vorresti sapere il motivo.

Magari c’è un’impennata di richiesta da parte degli appassionati di unicorni, non si sa mai cosa potrebbe accadere in futuro.

Il punto è che comprendere il ragionamento dietro le decisioni dell’AI ti aiuta a prendere decisioni più intelligenti per la tua azienda.

Tecniche di spiegazione

Immagine di Freepik

Immergiamoci ora nei dettagli.

Come possiamo svelare i misteri dell’apprendimento automatico?

Ecco dove entrano in gioco LIME e SHAP.

LIME – Spiegazioni localmente interpretabili e indipendenti dal modello

LIME è qui per semplificare le cose.

Immagina così: il tuo modello di apprendimento automatico è come un mago, e LIME è l’incantesimo che svela i suoi segreti.

LIME fa magia creando una versione semplificata del tuo modello complesso.

Lo scompone in qualcosa che tutti possiamo capire.

Prende una piccola parte dei tuoi dati, la modifica leggermente e osserva come reagisce il tuo modello.

In questo modo, ottieni uno sguardo al processo decisionale senza annegare in un mare di uni e zeri.