5 مكتبات بايثون لتفسير نماذج التعلم الآلي في Gate

في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) من الضروري فهم كيفية عمل نماذج تعلم الآلة، وما الذي تتنبأ به، وكيفية تفسيرها. وهذا يضمن العدالة والشفافية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. هناك العديد من وحدات Python التي تقدم طرقًا وأدوات لتفسير النماذج. دعونا نستعرض خمسة من أكثرها وعدًا.

ما هي مكتبة بايثون؟

مكتبة بايثون هي مجموعة من الشيفرات الجاهزة، الوظائف والوحدات التي توسع من قدرات لغة البرمجة بايثون. تم تصميم المكتبات لتقديم وظائف محددة، مما يسمح للمطورين بحل مختلف المهام دون الحاجة إلى كتابة كل الشيفرة من الصفر.

إحدى المزايا الرئيسية لبايثون هي ثراء المكتبات المتاحة، القابلة للتطبيق في مجالات مختلفة. تغطي هذه المكتبات مجموعة واسعة من المواضيع: من الحسابات العلمية وتطوير الويب إلى إنشاء واجهات المستخدم ومعالجة البيانات وتعلم الآلة.

للاستخدام مكتبة Python، يجب على المطورين استيرادها في كودهم. بعد الاستيراد، يمكنهم تطبيق الحلول الجاهزة، متجنبين "اختراع العجلة"، باستخدام الوظائف والفئات التي تقدمها المكتبة.

على سبيل المثال، تُستخدم مكتبة Pandas في معالجة البيانات وتحليلها، بينما توفر المكتبة الشهيرة NumPy وظائف للحسابات العددية والعمل مع المصفوفات. وبالمثل، تُستخدم المكتبات Scikit-Learn و TensorFlow في مهام التعلم الآلي، بينما يُعتبر Django إطار عمل شائع لتطوير الويب باستخدام Python.

5 مكتبات بايثون لتفسير نماذج تعلم الآلة

تفسيرات شابلي الإضافية

تطبيق وحدة بايثون المعروفة Shapley Additive Explanations (SHAP) نظرية الألعاب التعاونية لتفسير نتائج نماذج التعلم الآلي. حيث يقدم هيكلًا متسقًا لتحليل أهمية الميزات وتفسير التوقعات المحددة من خلال توزيع مساهمة كل ميزة مدخلة في النتيجة النهائية.

تحدد مجموعة قيم SHAP، التي تضمن الاتساق، الفرق بين توقع النموذج لحالة معينة والمتوسط العام للتوقعات.

تفسيرات محلية قابلة للتفسير ومستقلة للنموذج

التفسيرات المستقلة القابلة للتفسير المحلية لنموذج (LIME) - هي مكتبة مستخدمة على نطاق واسع، تقوم بتقريب النماذج المعقدة للتعلم الآلي باستخدام نماذج محلية قابلة للتفسير لتسهيل فهمها. تقوم بإنشاء نسخ مشوشة، قريبة من نقطة البيانات المحددة، وتتبع كيف تؤثر هذه النسخ على تنبؤات النموذج. يمكن أن توضح LIME سلوك النموذج لنقاط بيانات معينة عن طريق ملاءمة نموذج بسيط وقابل للتفسير لهذه النسخ المشوشة.

اشرح لي كأنني في الخامسة من عمري

حزمة بايثون تسمى Explain Like I'm 5 (ELI5) تهدف إلى تقديم تفسيرات واضحة لنماذج التعلم الآلي. تحدد أهمية الميزات باستخدام منهجيات مختلفة، بما في ذلك أهمية التبديل، وأهمية القائمة على الأشجار، ومعاملات النموذج الخطي، داعمة مجموعة واسعة من النماذج. بفضل واجهة المستخدم البسيطة، يمكن استخدام ELI5 من قبل المبتدئين والمحترفين في مجال البيانات.

يلوبريك

Yellowbrick - هو حزمة قوية للتصور، توفر مجموعة من الأدوات لتفسير نماذج التعلم الآلي. يقدم تصورات لمهام مختلفة، مثل أهمية الميزات، الرسوم البيانية للبقايا، تقارير التصنيف، وأكثر من ذلك. بفضل التكامل السلس لـ Yellowbrick مع المكتبات الشهيرة للتعلم الآلي، مثل Scikit-Learn، يصبح من الأسهل تحليل النماذج أثناء تطويرها.

PyCaret

على الرغم من أن PyCaret معروف في المقام الأول كمكتبة متقدمة لتعلم الآلة، إلا أنه يحتوي أيضًا على إمكانيات تفسير النماذج. يقوم PyCaret بأتمتة العملية الكاملة لتعلم الآلة، بما في ذلك إنشاء الرسوم البيانية تلقائيًا لأهمية الميزات، والتصورات لقيم SHAP وغيرها من أدوات التفسير الرئيسية بعد تدريب النموذج.