Google 推出「不会写程式」也能用的 AI 分析神器,用


Google 推出「不会写程式」也能用的 AI 分析神器,用

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作者:量子位/ 铜灵

今天,Google 推出了已开源的 TensorFlow 可视化工具 TensorBoard 中一项新功能: What-If Tool,用户可在不编写程式的情况下分析机器学习(ML)模型。

不用写程式?

没错,只需为 TensorFlow 模型和数据集提供指针,What-If Tool 就能给出一个可用来探索模型结果的可交互的视觉界面。

Google 推出「不会写程式」也能用的 AI 分析神器,用

What-If Tool 里功能很多,包括自动用 Facets 将数据集可视化,也有从数据集中手动编辑示例并查看更改效果的功能,还能自动生成部分关係图,显示模型预测随着单个特徵的改变而改变的趋势。

不过,这还不是 What-If Tool 的全部实力。

7 大功能

What-If Tool 主要有七大功能,不知道有没有你需要的:

功能一:可视化推断结果

根据推断结果的不同,你的示例会被分成不同的颜色,之后可用混淆矩阵和其他自定义形式进行处理,从不同特徵的角度显示推断结果。

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功能二:编辑一个数据点,看模型表现如何

你可以编辑、添加或删除任何选定数据点的特性或特性值,然后运行推断来测试模型性能,也可上传全新示例。

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功能三:发掘单个特徵的效果

可以用来探索为选中数据点中的单个特徵自动生成的图,显示特徵有效值不同时推断结果的变化。

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功能四:探索反事实示例

轻轻一点,你就能比较数据点与模型预测出不同结果的最相似点。我们将这些点称为「反事实」(Counterfactuals),可以反映出模型的决策边界。

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功能五:按相似度排列示例

用 L1 或 L2 距离从选定的数据点创建距离特性,并将其可视化进行进一步分析。

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功能六:查看混淆矩阵和 ROC 曲线

对于包含描述真实标籤特性的二分类模型和示例,使用临界值、ROC 曲线、数值混淆矩阵和成本比交互式地探索模型性能。

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功能七:测试算法公平性限制

对于二分类模型来说,这个工具可以将你的数据集分成子数据集,继而探索不同算法公平性约束(fairness constraints)的影响。

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案例在此

在谷歌官方博客上,研究人员还发布了用预训练模型进行的一组演示,比如检测错误分类的原因,评估二元分类模型的公平性和调查不同子数据集中模型的表现等。可以移步官方博客查看更多, 传送门

What-If Tool 介绍主页

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