SeldonIO/alibi
کاربرد:
این ابزار الگوریتم‌هایی برای توضیح مدل‌های یادگیری ماشین ارائه می‌دهد . به کمک آن می‌تونی بفهمی مدل چطور به یک تصمیم رسیده، چه ویژگی‌هایی رو مهم دونسته و چرا خروجی خاصی تولید کرده. مناسب برای شفاف‌سازی و تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده مثل شبکه‌های عصبی یا جنگل تصادفیه .
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی نیاز داری مدل‌هات رو به افراد غیرفنی توضیح بدی، یا در حوزه‌های حساس مثل پزشکی ، بانکداری و حقوق از مدل استفاده کنی. همچنین وقتی قانون‌هایی مثل GDPR حضور دارن و باید "حق توضیح" رو رعایت کنی، این ابزار می‌تونه کمک بزرگی باشه.
چند مثال از موارد استفاده
• تحلیل دلیل رد درخواست وام توسط یک مدل ML
• تشخیص اینکه کدوم بخش‌های تصویر توسط مدل پزشکی برای تشخیص بیماری مهم دونده شدن ️
• بررسی تأثیر ویژگی‌های مشتری در پیش‌بینی ترک سرویس (Churn Prediction)
• مقایسه تفسیرهای مختلف مثل LIME، SHAP و Anchor روی یک مدل واحد
- ##ModelExplainability
- ##MachineLearning
- ##InterpretML
- ##AIethics
- ##SHAP
- ##LIME
- ##SeldonIO
- ##alibi
- ##ExplainableAI
- ##XAI