Estás leyendo la publicación: Descubriendo los secretos del aprendizaje profundo con la plataforma de explicabilidad de Tensorleap
Los avances del aprendizaje profundo (DL) han despejado el camino para nuevas aplicaciones intrigantes y están influyendo en el futuro de la tecnología de inteligencia artificial (IA). Sin embargo, una preocupación típica de los modelos DL es su explicabilidad, ya que los expertos suelen estar de acuerdo en que las redes neuronales (NN) funcionan como cajas negras. No sabemos con precisión qué sucede dentro, pero sabemos que la entrada dada se procesa de alguna manera y, como resultado, obtenemos algo como salida. Por esta razón, los modelos DL a menudo pueden ser difíciles de entender o interpretar. Entender por qué un modelo hace ciertas predicciones o cómo mejorarlo puede ser un desafío.
Este artículo presentará y enfatizará la importancia de la explicabilidad de NN, brindará información sobre cómo lograrlo y sugerirá herramientas que podrían mejorar el rendimiento de su modelo DL.
La importancia de la explicabilidad
La explicabilidad de los modelos NN es esencial por varias razones. Primero, en el dominio científico, es crucial tener el mayor control posible sobre estas “cajas negras”.
La capacidad de identificar rápidamente problemas con el modelo ayuda a los desarrolladores a ahorrar tiempo y recursos. Si los desarrolladores detectan problemas al principio del proceso, pueden evitar entrenar modelos con problemas fundamentales.
Además, es crucial investigar la presencia o el impacto de muestras o categorías subrepresentadas en el conjunto de datos que pueden afectar el modelo. De hecho, si se usa un conjunto de datos sesgados para entrenar un modelo DL, el modelo puede aprender y reforzar los sesgos presentes en los datos, lo que lleva a resultados inexactos o discriminatorios. Esto puede tener graves consecuencias, particularmente en campos críticos como la atención médica, las finanzas y la justicia, donde las decisiones basadas en algoritmos sesgados o inexactos pueden tener impactos que alteran la vida.
Como se discutió anteriormente, los conjuntos de datos juegan un papel fundamental en los modelos y aplicaciones de DL. Ayudan a los NN a comprender cómo reaccionar ante varios estímulos de entrada, brindando información tanto sobre la entrada como sobre el resultado esperado.
Cuando se trata de conjuntos de datos, es importante comprender cómo contribuyen las muestras al modelo DL. Esta investigación es a veces más difícil de lo que parece por varias razones.
En primer lugar, al manipular datos etiquetados, debemos tener cuidado de que las etiquetas sean correctas. En el caso de datos ambiguos, puede ser difícil determinar la etiqueta correcta. Además, dado que el etiquetado es una tarea que requiere mucho tiempo y trabajo, es propensa a errores y puede dar lugar a errores de etiquetado. Particularmente con datos de alta dimensión, puede ser un desafío etiquetar todas las características para todas las muestras de manera oportuna y precisa.
Los problemas y desafíos mencionados anteriormente deberían motivarnos a limpiar y corregir el conjunto de datos después de entrenar el modelo. Quizás te estés preguntando, “¿Cómo puedo hacer eso?” Bueno, por lo general, este procedimiento requiere mirar manualmente las muestras del conjunto de datos para verificar su validez, reconocer los factores que conducen a un rendimiento deficiente del modelo y volver a evaluar el modelo.
Dada la importancia de la validación del conjunto de datos y las limitaciones de los enfoques actuales que consumen mucho tiempo y son propensos a errores, comenzamos a explorar métodos alternativos para ver si había alternativas rápidas y precisas.
Técnicas y herramientas de explicabilidad
Para la explicabilidad del modelo, se emplean muchas estrategias. Algunos se concentran en la explicabilidad global, mientras que otros se concentran en la explicabilidad local.
La explicabilidad global proporciona una imagen completa de la interpretabilidad del modelo. Asimila cómo crea predicciones y cómo las diferentes propiedades de la red impactan en la predicción final.
Por otro lado, la explicabilidad local examina una sola muestra sin ofrecer un conocimiento completo del modelo y es útil para la depuración del modelo. En ciertas circunstancias, utilizando la explicabilidad local, las razones de errores de predicción particulares se pueden encontrar en base a una sola muestra.
Hay algunas herramientas disponibles que proporcionan explicabilidad del modelo. El primero es ELEVACIÓN PROFUNDA (Deep Lganador Iimportante Fcada unoTures), que permite la explicabilidad de las predicciones de una red neuronal. Sin embargo, puede ser costoso desde el punto de vista computacional, ya que requiere varios pases hacia adelante y hacia atrás a través de la NN para calcular las activaciones de referencia utilizadas para calcular la importancia de cada característica de entrada para una predicción particular. Además, solo proporciona una explicabilidad global. El segundo se llama Coartada, una biblioteca de Python de código abierto destinada a la inspección e interpretación de modelos de Machine Learning (ML). Admite el análisis de múltiples tipos de datos, como tabulares, texto e imágenes. Sin embargo, Coartada se enfoca principalmente en los algoritmos clásicos de ML y proporciona solo una explicación local.
Si bien la mayoría de las aplicaciones no brindan información lo suficientemente sólida sobre la explicabilidad global y local, una nueva todo en uno herramienta, tensorsaltopuede proporcionarle la completo paquete. Es una nueva plataforma DL imprescindible para cada Ciencia de los datos o ML experto. Con esta plataforma lista para usar, puede liberar todo el potencial de sus redes neuronales, ya que es la mejor manera de solucionar problemas, depurar y visualizar NN y conjuntos de datos. Puede obtener información sobre las características locales y globales de su modelo con solo unos pocos clics. La herramienta de gestión avanzada visualiza todos los hallazgos, lo que facilita la mejora de los conjuntos de datos, los procedimientos de prueba y el modelo. Además, esta plataforma puede ayudarlo a comprender cómo el modelo percibe los datos, ya que analiza el gráfico computacional, rastrea cada muestra y resalta las características más informativas.
Ninguna otra herramienta en el mercado le brinda las mismas funciones avanzadas tensorsalto ofertas, como Visualización de Población, Pruebas unitarias profundas, y Análisis de errores guiado.
Visualización y limpieza de conjuntos de datos
Sería un error afirmar que el éxito de un modelo NN radica en su arquitectura. El conjunto de datos explotado para el entrenamiento juega un papel importante, lo que significa que el modelo no verá la luz del sol si el conjunto de datos es defectuoso. Los tres pasos más importantes para evaluar la generosidad de un conjunto de datos son puntuación, priorización de etiquetadoy limpieza del conjunto de datos. Puntuación se refiere a la calidad del conjunto de datos, medida en términos de varianza, densidad, entropía y equilibrio. Priorización de etiquetado ayuda a evaluar qué datos son más importantes para recopilar y cómo etiquetarlos correctamente. Limpiando el conjunto de datos de todos los datos redundantes, ambiguos e inadecuados en la mayoría de los casos mejora el rendimiento de la NN.
tensorsalto simplifica la detección y eliminación de datos erróneos con Análisis de Población. La plataforma rastrea la respuesta de cada característica en cada capa a cada instancia en el conjunto de datos, creando un mapa de similitud basado en la interpretación del modelo de muestras similares. Esta herramienta agrupa y representa visualmente las muestras, lo que le permite identificar cuáles están causando problemas en el conjunto de datos. Cada punto está asociado con una muestra y su tamaño representa el impacto del error en el error general de la NN. La influencia de cada punto en el error general se puede analizar inteligentemente utilizando cualquier métrica o pérdida personalizada. Con tensorsaltopuede identificar y corregir rápidamente problemas en su conjunto de datos u obtener información valiosa para obtener mejores resultados.
Pruebas unitarias profundas
Los desarrolladores de software generalmente están de acuerdo en que la prueba unitaria es una fase esencial en el proceso de desarrollo de software porque simplifica la búsqueda de errores y puntos débiles en el código. La prueba unitaria de los componentes de la red es igualmente crucial en los modelos DL, no solo para encontrar errores lógicos de la red, sino también para mejorar continuamente el rendimiento de nuestro modelo. De hecho, las pruebas unitarias proporcionan una red de seguridad al aplicar cambios al modelo. Por lo tanto, cuando realiza cambios para refinar su modelo en categorías específicas, puede volver a ejecutar las pruebas para asegurarse de que los cambios no rompieron ninguna funcionalidad existente ni afectaron a ninguna otra categoría. Por ejemplo, el modelo puede ser muy bueno para detectar clases específicas pero muy malo para detectar otras. Con este conocimiento, la atención se puede desplazar hacia donde la red más lo necesita.
Unidad Profunda Pruebas en tensorsalto permite a los desarrolladores probar sus modelos DL e inspeccionar el comportamiento no deseado. La herramienta permite la creación de múltiples pruebas unitarias basadas en las características del modelo o algunas propiedades de las muestras, que luego pueden validarse todas simultáneamente. Con un tablero de representación visual, puede concentrarse en grupos de muestra específicos para identificar y monitorear pruebas unitarias específicas. De la misma manera, Tensorleap le permite realizar un análisis no supervisado mediante el uso de las características de un modelo para identificar posibles grupos y anomalías, proporcionando una comprensión de cómo se desempeña el modelo en escenarios particulares.
Este proceso ayuda a los científicos de datos a identificar dónde se deben realizar mejoras. tensorsalto automatiza y facilita este proceso ya que las pruebas manuales a veces son tediosas o incluso imposibles.
Análisis de errores y solución de problemas
Análisis de errores es importante en DL ya que ayuda a reducir el costo de entrenar un modelo. Una hora de entrenamiento de un modelo grande puede costar cientos o miles de dólares, y si se encuentran errores después del entrenamiento, se pierde el dinero. tensorsalto proporciona una forma eficaz de identificar y corregir errores en un modelo, ahorrando tiempo y dinero y evitando posibles riesgos en la implementación. Visualiza errores de red y detecta fallas automáticamente, lo que permite a los usuarios rastrear problemas y errores y mejorar el rendimiento del modelo con precisión. Además, la plataforma brinda información sobre el éxito o las fallas del modelo e informa cuando estas fallas ocurren con mayor frecuencia. Esta solución elimina la necesidad de realizar pruebas aleatorias y permite a los usuarios ver dónde sobresale el modelo o dónde necesita mejorar.
Conclusión
La explicabilidad de DL es un elemento vital que permite que nuestros modelos de DL se desarrollen de forma más rápida y sólida. tensorsalto brinda a los científicos de datos las herramientas para construir modelos confiables y conjuntos de datos equilibrados y mejorar los resultados al tiempo que reduce los gastos de desarrollo. La plataforma es un excelente recurso para los científicos de datos que desean comprender sus NN, disminuir los riesgos de fallas asociados y mejorar su rendimiento frente a los problemas reales que enfrentan estos modelos.
Si quieres probarlo, tensorsalto se puede encontrar siguiendo este enlacejunto con una documentación bien escrita.
