نموذج التفاهم مع لوحة معلومات أداة What-If

أداة ماذا لو

توفر أداة What-If (WIT) واجهة سهلة الاستخدام لتوسيع فهم تصنيف الصندوق الأسود ونماذج ML الانحدار. باستخدام المكون الإضافي ، يمكنك إجراء الاستدلال على مجموعة كبيرة من الأمثلة وتصور النتائج على الفور بعدة طرق. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تحرير الأمثلة يدويًا أو برمجيًا وإعادة تشغيل النموذج من أجل رؤية نتائج التغييرات. يحتوي على أدوات للتحقيق في أداء النموذج والإنصاف عبر مجموعات فرعية من مجموعة البيانات.

الغرض من الأداة هو منح الأشخاص طريقة بسيطة وبديهية وقوية لاستكشاف نماذج ML المدربة والتحقيق فيها من خلال واجهة مرئية دون الحاجة إلى أي رمز على الإطلاق.

يمكن الوصول إلى الأداة من خلال TensorBoard أو مباشرة في دفتر Jupyter أو Colab. لأكثر تعمقا من التفاصيل، والعروض، والمواضيع الإرشادية، والمعلومات الخاصة باستخدام برنامج المرأة والتكنولوجيا في وضع دفتر الملاحظات، راجع موقع ماذا لو أداة .

متطلبات

لاستخدام WIT في TensorBoard ، هناك شيئان ضروريان:

  • نموذج (ق) التي يرغب يجب تقديم تستخدم لاستكشاف TensorFlow خدمة باستخدام تصنيف والتراجع، أو التنبؤ API.
  • يجب أن تكون مجموعة البيانات التي سيتم استنتاجها بواسطة النماذج في ملف TFRecord يمكن الوصول إليه بواسطة خادم الويب TensorBoard.

إستعمال

عند فتح لوحة معلومات What-If Tool في TensorBoard ، سترى شاشة إعداد حيث تقوم بتوفير المضيف ومنفذ خادم النموذج واسم النموذج الذي يتم تقديمه ونوع النموذج والمسار إلى ملف TFRecords إلى حمل. بعد ملء هذه المعلومات والنقر فوق "قبول" ، سيقوم فريق WIT بتحميل مجموعة البيانات وتشغيل الاستدلال مع النموذج ، وعرض النتائج.

لمزيد من التفاصيل على ميزات مختلفة من برنامج المرأة والتكنولوجيا، وكيف يمكن أن تساعد في فهم نموذج والتحقيقات الإنصاف، راجع تجول على ماذا لو أداة الموقع .

نموذج تجريبي ومجموعة بيانات

إذا كنت ترغب في اختبار برنامج المرأة والتكنولوجيا في TensorBoard مع نموذج المدربين قبل، يمكنك تحميل وبفك نموذجا المدربين قبل وبيانات من https://storage.googleapis.com/what-if-tool-resources/uci-census -demo / uci-census-demo.zip هذا النموذج هو نموذج تصنيف ثنائي يستخدم UCI التعداد بيانات التنبؤ ما إذا كان الشخص يكسب أكثر من 50KA $ سنويا. غالبًا ما تُستخدم مهمة مجموعة البيانات والتنبؤ هذه في نمذجة التعلم الآلي وبحوث الإنصاف.

اضبط متغير البيئة MODEL_PATH على موقع دليل النموذج الناتج على جهازك.

تثبيت عامل ميناء وTensorFlow خدمة بعد وثائق رسمية .

خدمة النموذج باستخدام عامل ميناء من خلال docker run -p 8500:8500 --mount type=bind,source=${MODEL_PATH},target=/models/uci_income -e MODEL_NAME=uci_income -t tensorflow/serving . ملاحظة قد تحتاج لتشغيل الأمر مع sudo اعتمادا على الإعداد عامل ميناء الخاصة بك.

الآن قم بتشغيل tensorboard واستخدم القائمة المنسدلة للوحة القيادة للانتقال إلى What-If Tool.

على الشاشة الإعداد، تعيين adddress الاستدلال إلى "مضيف: 8500"، اسم النموذج إلى "uci_income" والطريق إلى أمثلة إلى المسار الكامل لتحميلها adult.tfrecord الملف، ثم اضغط على "موافق".

شاشة الإعداد للعرض التوضيحي

تتضمن بعض الأشياء التي يمكنك تجربتها باستخدام أداة What-If في هذا العرض التوضيحي ما يلي:

  • تحرير نقطة بيانات واحدة ورؤية التغيير الناتج في الاستدلال.
  • استكشاف العلاقة بين السمات الفردية في مجموعة البيانات ونتائج استدلال النموذج من خلال مخططات الاعتماد الجزئي.
  • تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات فرعية ومقارنة الأداء بين الشرائح.

للحصول على نظرة معمقة على الميزات الأداة، راجع ماذا لو أداة تجول .

لاحظ ميزة الحقيقة الأساسية في مجموعة البيانات التي يحاول هذا النموذج توقعها باسم "الهدف" ، لذلك عند استخدام علامة التبويب "الأداء والإنصاف" ، فإن "الهدف" هو ما تريد تحديده في القائمة المنسدلة لميزة الحقيقة الأساسية.