测试机器学习模型不用写代码!谷歌“what-if”工具轻松搞定

原标题:测试机器学习模型不用写代码!谷歌(Google)“what-if”工具轻松搞定

原标题:无需写代码!谷歌(谷歌(Google))生产机器学习模型解析神器,代号What-If

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铜灵 编译整理

倒计时**8**天

今日,谷歌(谷歌(Google))生产了已开源的TensorFlow可视化工具TensorBoard中一项新成效:What-If
Tool,用户可在不编写程序代码的意况下分析机器学习(ML)模型。

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不用写代码?

毋庸置疑,只需为TensorFlow模型和数据集提供指针,What-If
Tool就能交付一个可用来探索模型结果的可相互的视觉界面。

来源:Google AI

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编辑:大明

250张人脸和在模型中检测微笑后的结果

【新智元导读】谷歌 AI推出“what-if
”工具,用户完全不须求编制代码就能分析机器学习模型。该工具提供交互式可视化界面,用户可以研讨并相比较模型结果,可以连忙地觉察模型中的错误。

What-If
Tool里成效很多,包罗电动用Facets将数据集可视化,也有从数量集中手动编辑示例并查看更改效果的职能,仍是可以自动生成部分关系图,显示模型预测随着单个特征的转移而改变的取向。

创设高速的机器学习系统,需求提议并缓解广大难题。仅仅陶冶模型然后就放着不管是遥远不够的。卓越的机械学习从业者要像侦探一样,时刻注意探索怎么样更好地知道打造的模子:数据点的变动将对模型的展望结果造成哪些震慑?同一个模子对分化的群落会有啥不一样的呈现?用来测试模型的数据集的多种化程度怎样等等。

澳门金沙4787.com,唯独,那还不是What-If Tool的全套实力。

要回答这一个标题并不容易。要应对那一个“假诺”难题,平日要编制自定义的一次性代码来分析特定模型。这些进度不仅效用低下,与此同时除了程序员,其旁人很难参加创新机器学习模型的进度。

7大功能

谷歌(Google) AI
PAIR安插的一个重中之重就是让更常见的人群可以更方便地对机械学习连串开展自我批评、评估和调剂。

What-If Tool紧要有七大效率,不驾驭有没有你须求的那一款:

后天,大家规范宣布What-If工具,该工具是开源的TensorBoard
Web应用程序的一项新功能,它同意用户在不编写代码的情状下分析机器学习模型。
What-If工具给出了TensorFlow模型和数据集的指针,提供了一个交互式可视化界面,用于探索模型结果。

功效一:可视化算计结果

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基于估量结果的例外,你的演示会被分成不一样的颜料,之后可用混淆矩阵和其他自定义格局开展拍卖,从不一致风味的角度体现估计结果。

What-If工具显示一组250张面部图片及其检测微笑模型的结果

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What-If工具功效强大,可以选用Facets自动突显数据集,从数量集手动编辑示例并查阅更改的作用,还是能自动生成部分看重图(partial
dependence
plots),突显模型的展望结果随任何单个作用的变动而生成的图景。

效益二:编辑一个数据点,看模型表现怎么着

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你可以编写、添加或删除任何选定数据点的特征或特色值,然后运行估摸来测试模型质量,也可上传全新示例。

研究数据点上的What-if情景

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下边详细介绍What-If工具的四个效益。

作用三:发掘单个特征的效用

只需一键,自动相比较数据点与模型预测最相似点

可以用来研商为当选数据点中的单个特征自动生成的图,显示特征使得值差异时估量结果的变动。

用户只需单击一个按钮,就足以将数据点与模型预测差异结果的最相似点进行相比较。我们称这一个点为“Counterfactuals”,可以显得出预测模型的决策边界。用户也可以手动编辑数据点,并探索模型预测的变化。

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在上面的截图中,该工具用于二进制分类模型,该模型依据美利坚联邦合众国人口普查数据集的公共人口普查数据,预测一个人的年收入是或不是超过5万卢比。那是机器学习商讨人口运用的口径预测任务,越发是在条分缕析算法的公平性时。

成效四:探索反事实示例

在那种情景下,对于选定的数据点,模型预测该人年收入当先5万英镑的信度为73%。该工具自动定位数据汇总最相似的人,模型预测其年收入低于5万比索,然后将选定数据点和与之最相似、但猜想结果相反的数据点举行并排相比。正如图所示,二者唯有在年龄和职业上设有微小的距离,但模型的臆想结果已经完全相反了。

轻轻一点,你就能相比数据点与模型预测出分裂结果的最相似点。大家将那么些点称为“反事实”(Counterfactuals),可以显示出模型的裁决边界。

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