Kako alat Što-ako omogućuje korisnicima da istraže utjecaj promjene vrijednosti blizu granice odluke?
Alat What-If moćna je značajka Google Cloud AI Platforme koja korisnicima omogućuje istraživanje utjecaja promjene vrijednosti blizu granice odluke. Pruža sveobuhvatno i interaktivno sučelje za razumijevanje i tumačenje modela strojnog učenja. Manipuliranjem značajki unosa i promatranjem odgovarajućih predviđanja modela, korisnici mogu steći uvid u to kako različiti ulazi utječu na odluke koje donosi model.
Prilikom istraživanja utjecaja promjene vrijednosti u blizini granice odluke, alat Što ako omogućuje korisnicima procjenu robusnosti i osjetljivosti modela. Prilagođavanjem ulaznih vrijednosti unutar malog raspona oko granice odluke, korisnici mogu promatrati kako se mijenjaju predviđanja modela. To može pomoći u identificiranju scenarija u kojima male promjene u ulaznim vrijednostima mogu dovesti do značajnih promjena u izlazu modela.
Na primjer, razmotrimo model binarne klasifikacije koji predviđa hoće li kupac napustiti ili ne na temelju različitih značajki kao što su dob, prihod i obrasci korištenja. Granica odluke predstavlja prag na kojem model prebacuje svoje predviđanje iz jedne klase u drugu. Korištenjem alata What-If, korisnici mogu istražiti kako modificiranje ulaznih značajki blizu ove granice utječe na predviđanja modela.
Pretpostavimo da je granica odluke određena dobi i prihodom kupca. Prilagođavanjem ovih značajki unutar malog raspona oko granice, korisnici mogu promatrati kako se mijenjaju predviđanja modela. Oni mogu prepoznati scenarije u kojima neznatno povećanje ili smanjenje dobi ili prihoda može dovesti do drugačijeg predviđanja. Ovaj uvid može biti vrijedan u razumijevanju ponašanja modela i identificiranju potencijalnih pristranosti ili ograničenja.
Nadalje, alat What-If omogućuje korisnicima vizualizaciju utjecaja promjene vrijednosti u blizini granice odluke kroz različite vizualizacije kao što su dijagrami raspršenosti, paralelne koordinate i dijagrami djelomične ovisnosti. Ove vizualizacije daju jasan i intuitivan prikaz interakcije različitih ulaznih značajki s predviđanjima modela.
Alat What-If u Google Cloud AI Platformi omogućuje korisnicima istraživanje utjecaja promjene vrijednosti blizu granice odluke. Manipuliranjem ulaznih značajki i promatranjem odgovarajućih predviđanja modela, korisnici mogu dobiti uvid u ponašanje modela, procijeniti njegovu robusnost i identificirati potencijalne pristranosti ili ograničenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Je li TensorBoard najpreporučljiviji alat za vizualizaciju modela?
- Prilikom čišćenja podataka, kako se može osigurati da podaci nisu pristrani?
- Kako strojno učenje pomaže kupcima u kupnji usluga i proizvoda?
- Zašto je strojno učenje važno?
- Koje su različite vrste strojnog učenja?
- Trebaju li se koristiti zasebni podaci u sljedećim koracima obuke modela strojnog učenja?
- Koje je značenje izraza predviđanje bez poslužitelja na razini?
- Što će se dogoditi ako testni uzorak bude 90%, a evaluacijski ili prediktivni uzorak 10%?
- Što je metrika procjene?
- Što su hiperparametri algoritma?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning