Alteryx và khả năng diễn giải mô hình: Kỹ thuật hiểu quyết định của mô hình máy học

Alteryx, nền tảng phân tích dữ liệu hàng đầu, cung cấp một loạt kỹ thuật để giúp người dùng hiểu rõ hơn về các quyết định do mô hình máy học (machine learning) đưa ra.

• Tầm quan trọng của đường ống dữ liệu AI trong học máy
• Tìm hiểu về vai trò của Học máy trong dự đoán địa điểm khảo cổ
• Vai trò của Kỹ thuật tính năng AI trong các ứng dụng học máy
• Ứng dụng học máy trong việc tìm kiếm sự sống ngoài Trái Đất
• Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về hệ thống thông tin AI

Alteryx, nền tảng phân tích dữ liệu hàng đầu, cung cấp một loạt kỹ thuật để giúp người dùng hiểu rõ hơn về các quyết định do mô hình máy học (machine learning) đưa ra.

Trong thời đại ra quyết định dựa trên dữ liệu, các mô hình machine learning đã trở thành công cụ không thể thiếu cho các doanh nghiệp và tổ chức trong nhiều ngành khác nhau. Các mô hình này được thiết kế để học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên các mẫu mà chúng xác định. Tuy nhiên, khi các mô hình này trở nên phức tạp hơn, hiểu được hoạt động bên trong của chúng và lý do đằng sau các quyết định của chúng có thể là một nhiệm vụ khó khăn. Đây là lúc khả năng diễn giải mô hình phát huy tác dụng và Alteryx, nền tảng phân tích dữ liệu hàng đầu, cung cấp một loạt kỹ thuật để giúp người dùng hiểu rõ hơn về các quyết định do mô hình máy học của họ đưa ra.

Các ưu điểm của Alteryx

Khả năng diễn giải mô hình đề cập đến khả năng hiểu và giải thích các quyết định do mô hình máy học đưa ra. Điều này rất cần thiết vì nhiều lý do, bao gồm tuân thủ quy định, xây dựng lòng tin với các bên liên quan và xác định các sai lệch hoặc sai sót tiềm ẩn trong mô hình. Alteryx cung cấp nhiều công cụ và kỹ thuật để giúp người dùng giải thích các mô hình của họ, đảm bảo rằng họ có thể truyền đạt hiệu quả cơ sở lý luận đằng sau các quyết định của mô hình cho cả đối tượng kỹ thuật và phi kỹ thuật.

Cung cấp phương pháp tính tối ưu

Một trong những kỹ thuật được sử dụng rộng rãi nhất cho khả năng diễn giải mô hình là tầm quan trọng của tính năng, xếp hạng các biến đầu vào dựa trên đóng góp của chúng vào các dự đoán của mô hình. Alteryx cung cấp một số phương pháp để tính tầm quan trọng của tính năng, bao gồm tầm quan trọng của hoán vị và tạp chất giảm trung bình. Tầm quan trọng của hoán vị hoạt động bằng cách xáo trộn ngẫu nhiên các giá trị của một tính năng đơn lẻ và đo lường sự thay đổi trong hiệu suất của mô hình. Quá trình này được lặp lại cho tất cả các tính năng và kết quả được sử dụng để xếp hạng các tính năng dựa trên tầm quan trọng của chúng. Mặt khác, độ tạp chất giảm trung bình tính toán mức độ giảm tạp chất trung bình (thước đo mức độ hiệu quả của mô hình phân tách các lớp khác nhau) cho từng đối tượng trên tất cả các cây quyết định trong một mô hình tập hợp, chẳng hạn như một khu rừng ngẫu nhiên.

Tạo các biểu đồ phụ thuộc

Một kỹ thuật khác cho khả năng diễn giải mô hình là biểu đồ phụ thuộc từng phần, biểu đồ này trực quan hóa mối quan hệ giữa một tính năng đơn lẻ và dự đoán của mô hình trong khi giữ tất cả các tính năng khác không đổi. Các biểu đồ này có thể giúp người dùng hiểu các thay đổi trong một tính năng cụ thể ảnh hưởng như thế nào đến các dự đoán của mô hình và xác định các tương tác tiềm ẩn giữa các tính năng. Alteryx giúp dễ dàng tạo các biểu đồ phụ thuộc một phần cho bất kỳ mô hình học máy nào bằng các công cụ trực quan tích hợp sẵn.

Cung cấp công cụ kháp phá dự đoán riêng lẻ

Đối với những người dùng muốn tìm hiểu sâu hơn về hoạt động bên trong của các mô hình của họ, Alteryx cung cấp các công cụ để khám phá các dự đoán riêng lẻ, chẳng hạn như Giải thích bất khả tri về mô hình có thể diễn giải cục bộ (LIME) và các giá trị Shapley. LIME hoạt động bằng cách tạo một mô hình đơn giản, có thể hiểu được (ví dụ: hồi quy tuyến tính) gần đúng với hành vi của mô hình máy học phức tạp cho một trường hợp cụ thể. Sau đó, mô hình cục bộ này có thể được sử dụng để giải thích dự đoán của mô hình phức tạp cho trường hợp đó. Mặt khác, các giá trị Shapley là một cách tiếp cận lý thuyết trò chơi để quy sự đóng góp của từng đặc điểm cho một dự đoán cụ thể. Bằng cách phân tách dự đoán thành các đóng góp của từng tính năng, người dùng có thể hiểu rõ hơn về các yếu tố thúc đẩy các quyết định của mô hình.

Nhiều công cụ xác thực và đánh giá hiệu suất

Ngoài các kỹ thuật này, Alteryx còn cung cấp nhiều công cụ để xác thực và đánh giá hiệu suất của các mô hình học máy, chẳng hạn như xác thực chéo, ma trận nhầm lẫn và đường cong đặc tính vận hành máy thu (ROC). Những công cụ này có thể giúp người dùng đảm bảo rằng các mô hình của họ không chỉ có thể diễn giải được mà còn chính xác và đáng tin cậy.

Kết luận

Tóm lại, khả năng diễn giải mô hình là một khía cạnh quan trọng khi làm việc với các mô hình máy học và Alteryx cung cấp một bộ công cụ và kỹ thuật toàn diện để giúp người dùng hiểu và giải thích các quyết định do mô hình của họ đưa ra. Bằng cách tận dụng các công cụ này, các doanh nghiệp và tổ chức có thể xây dựng lòng tin với các bên liên quan, đảm bảo tuân thủ quy định và xác định các sai lệch hoặc sai sót tiềm ẩn trong mô hình của họ, cuối cùng dẫn đến việc ra quyết định sáng suốt và hiệu quả hơn.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/alteryx-and-model-interpretability-techniques-for-understanding-the-decisions-of-machine-learning-models/)

Tin liên quan:

• Sai lầm khiến bạn dễ nản khi học lập trình và cách vượt qua
• FUNiX mở rộng hợp tác tại Nhật, thêm cơ hội việc làm cho học viên
• Xây dựng văn hóa học tập: Biến suy thoái thành cơ hội
• Chuyện nữ sinh học trực tuyến để tốt nghiệp đại học sớm
• 5 cách tìm việc IT khôn ngoan cho người ít kinh nghiệm
• Nhân sự nghỉ việc từ công ty lớn khó khăn thích nghi với startup
• Những lưu ý quan trọng dành cho bạn khi chuyển ngành học
• Tại sao CNTT là lĩnh vực nghề nghiệp hấp dẫn hiện nay
• Các yếu tố quan trọng quyết định thành công trong sự nghiệp IT