Moyens d'améliorer l'interprétabilité des modèles d'apprentissage automatique

L'IA explicable est un aspect important de l'apprentissage automatique (ML), rendant le fonctionnement interne du modèle transparent et facile à comprendre. Étapes pour améliorer l'interprétabilité du modèle ML :

L'interprétabilité pré-modélisation est une étape importante dans la science des données. Dans cette étape, nous devons analyser et comprendre les données qui seront utilisées pour entraîner le modèle. Tout d’abord, nous effectuons une analyse exploratoire des données pour comprendre les caractéristiques et la distribution des données. Grâce à cette analyse, nous pouvons trouver des valeurs aberrantes, des valeurs manquantes et d'autres problèmes liés à la formation du modèle dans les données. Deuxièmement, nous avons besoin d’une ingénierie des fonctionnalités pour créer des fonctionnalités claires et interprétables. L'ingénierie des fonctionnalités est un processus de conversion de données brutes en fonctionnalités adaptées à la formation de modèles. Ce processus implique la sélection de fonctionnalités, l'extraction de fonctionnalités, la transformation de fonctionnalités et d'autres technologies. Grâce à l'ingénierie des fonctionnalités, nous pouvons modéliser l'original

L'interprétabilité est une considération importante lors du choix d'un modèle. Habituellement, nous préférons choisir des modèles qui obtiennent à la fois de bons résultats de prédiction et une grande interprétabilité. Par exemple, les arbres de décision et les modèles linéaires expliquent plus facilement les raisons de leurs prédictions que les réseaux de neurones. Par conséquent, dans les applications pratiques, nous devons évaluer les performances prédictives et le pouvoir explicatif du modèle et choisir le modèle qui convient le mieux au problème.

L'interprétabilité post-modèle signifie qu'après l'entraînement du modèle, diverses techniques peuvent être utilisées pour comprendre les résultats de prédiction du modèle. L'une de ces techniques est la méthode de perturbation, qui effectue une analyse en modifiant une seule variable et en observant son effet sur la sortie du modèle. Une autre technique consiste à utiliser les valeurs SHAP, qui fournissent une mesure de l'importance des caractéristiques et sont utilisées pour expliquer les prédictions du modèle. Ces techniques peuvent nous aider à mieux comprendre le principe de fonctionnement et la logique de prédiction du modèle.

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