Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

What-If Aracı Kontrol Paneli ile Model Anlama

What-If Aracı

What-If Aracı (WIT), kara kutu sınıflandırması ve regresyon ML modellerinin anlaşılmasını genişletmek için kullanımı kolay bir arayüz sağlar. Eklenti ile, çok sayıda örnek üzerinde çıkarım yapabilir ve sonuçları çeşitli şekillerde anında görselleştirebilirsiniz. Ek olarak, örnekler manuel veya programlı olarak düzenlenebilir ve değişikliklerin sonuçlarını görmek için modelde yeniden çalıştırılabilir. Bir veri kümesinin alt kümeleri üzerinde model performansını ve adaleti araştırmak için araçlar içerir.

Aracın amacı, insanlara eğitimli makine öğrenimi modellerini kesinlikle hiçbir kod gerektirmeden görsel bir arayüz aracılığıyla keşfetmeleri ve araştırmaları için basit, sezgisel ve güçlü bir yol sunmaktır.

Araca TensorBoard aracılığıyla veya doğrudan bir Jupyter veya Colab not defterinden erişilebilir. Dizüstü bilgisayar modunda WIT kullanımına özgü daha ayrıntılı ayrıntılar, tanıtımlar, izlenecek yollar ve bilgiler için What-If Tool web sitesine bakın .

Gereksinimler

WIT'yi TensorBoard'da kullanmak için iki şey gereklidir:

  • Keşfetmek istediğiniz model (ler), sınıflandırma, gerileme veya tahmin API'si kullanılarak TensorFlow Sunumu kullanılarak sunulmalıdır .
  • Modeller tarafından çıkarılacak veri kümesi, TensorBoard web sunucusu tarafından erişilebilen bir TFRecord dosyasında olmalıdır.

Kullanım

TensorBoard'da What-If Tool panosunu açarken, model sunucusunun ana bilgisayarını ve bağlantı noktasını, sunulan modelin adını, modelin türünü ve TFRecords dosyasına giden yolu sağladığınız bir kurulum ekranı göreceksiniz. yük. Bu bilgileri doldurduktan ve "Kabul Et" e tıkladıktan sonra, WIT veri setini yükleyecek ve sonuçları görüntüleyerek modelle çıkarım yapacak.

WIT'in farklı özellikleriyle ilgili ayrıntılar ve bunların model anlayışına ve adalet araştırmalarına nasıl yardımcı olabilecekleri için What-If Tool web sitesindeki izlenmeye bakın.

Demo modeli ve veri kümesi

Önceden eğitilmiş bir modelle TensorBoard'da WIT'yi test etmek istiyorsanız,https://storage.googleapis.com/what-if-tool-resources/uci-census adresinden önceden eğitilmiş bir modeli ve veri kümesini indirebilir ve açabilirsiniz.-demo / uci-census-demo.zip Model, bir kişinin yılda 50 dolardan fazla kazanıp kazanmadığını tahmin etmek için UCI Nüfus Sayımı veri kümesini kullanan ikili bir sınıflandırma modelidir. Bu veri kümesi ve tahmin görevi, genellikle makine öğrenimi modellemesinde ve adalet araştırmasında kullanılır.

Ortam değişkenini MODEL_PATH, makinenizde ortaya çıkan model dizininin konumuna ayarlayın.

Resmi belgeleri izleyerek docker ve TensorFlow Serving'i kurun.

Modeli docker run -p 8500:8500 --mount type=bind,source=${MODEL_PATH},target=/models/uci_income -e MODEL_NAME=uci_income -t tensorflow/serving aracılığıyla docker run -p 8500:8500 --mount type=bind,source=${MODEL_PATH},target=/models/uci_income -e MODEL_NAME=uci_income -t tensorflow/serving kullanarak sunun. Docker kurulumunuza bağlı olarak komutu sudo ile çalıştırmanız gerekebileceğini unutmayın.

Şimdi tensorboard'u başlatın ve What-If Aracına gitmek için gösterge panosu açılır menüsünü kullanın.

Kurulum ekranında, çıkarım adresini "localhost: 8500" olarak, model adını "uci_income" olarak ve örneklerin yolunu indirilen adult.tfrecord dosyasının tam yoluna adult.tfrecord , ardından "Kabul Et" e basın.

Demo için kurulum ekranı

Bu demoda What-If Aracı ile denenecek bazı şeyler şunlardır:

  • Tek bir veri noktasını düzenleme ve sonuçta ortaya çıkan çıkarım değişikliğini görme.
  • Veri kümesindeki bireysel özellikler ile modelin çıkarım sonuçları arasındaki ilişkiyi kısmi bağımlılık grafikleri aracılığıyla keşfetmek.
  • Veri kümesini alt kümelere dilimleme ve dilimler arasındaki performansı karşılaştırma.

Aracın özelliklerine derinlemesine bir bakış için What-If Tool adım adım açıklamalı kılavuzuna bakın .

Bu modelin tahmin etmeye çalıştığı veri kümesindeki kesin referans özelliğinin "Hedef" olarak adlandırıldığını unutmayın, bu nedenle "Performans ve Adalet" sekmesini kullanırken "Hedef", kesin kesinlik özelliği açılır menüsünde belirtmek isteyeceğiniz şeydir.