Google phát hành “What-If Tool” để thăm dò các thay đổi dữ liệu ảnh hưởng như thế nào đến dự đoán của mô hình

Đào tạo các mô hình học máy lâu đã là quá trình tốn nhiều thời gian. Vừa qua (11/9/2018) Google đã phát hành “What-If Tool” để thăm dò các thay đổi dữ liệu ảnh hưởng như thế nào đến dự đoán của mô hình.

Xây dựng hệ thống học tập máy hiệu quả (ML) có nghĩa là hỏi rất nhiều câu hỏi. Thay vào xử lý toàn bộ dữ liệu như thông thường, các mô hình học hiệu quả hành động như thám tử, thăm dò để hiểu làm thế nào để thay đổi một điểm dữ liệu ảnh hưởng đến dự đoán của mô hình.

“What-If Tool” đã được đưa ra như là một tính năng mới của mã nguồn mở  TensorBoard cho phép người dùng phân tích một mô hình ML mà không cần viết mã. Tính năng này đưa ra các con trỏ tới một mô hình TensorFlow từ một tập dữ liệu và cung cấp một giao diện trực quan tương tác để khám phá các kết quả mô hình.

Google đã phát hành các bản demo sử dụng các mô hình được đào tạo trước làm ví dụ:

  • Detecting misclassifications. Một mô hình phân loại đa giác, dự đoán loại thực vật từ bốn giá trụ đo được của một bông hoa trên cây. Mô hình này được đào tạo với  bộ dữ liệu iris UCI .
  • Assessing fairness in binary classification models . Mô hình phân loại hình ảnh để phát hiện nụ cười.
  • Investigating model performance across different subgroups . Mô hình hồi quy dự đoán độ tuổi của chủ thể từ thông tin điều tra dân số. Công cụ này hữu ích khi hiển thị hiệu suất tương đối của mô hình trên các nhóm con và cách các tính năng khác nhau ảnh hưởng riêng đến dự đoán. Mô hình này được đào tạo với  số liệu thống kê dân số UCI .

Wexler – chuyên gia của Google chia sẻ: chúng tôi đã thử nghiệm “What-If Tool” với các nhóm bên nghiên cứu của Google và ngay lập tức thấy được hiệu quả tốt. Một nhóm nhanh chóng nhận thấy rằng mô hình của họ đã bỏ qua không chính xác toàn bộ tính năng của tập dữ liệu của họ, khiến họ sửa một lỗi mã chưa được khám phá trước đó. Một nhóm khác đã sử dụng nó để tổ chức trực quan các ví dụ của họ và khám phá các mẫu làm mô hình của họ kém hiệu quả.

Công cụ: https://pair-code.github.io/what-if-tool/

Nguồn: hpcwire.com

You may also like...