요약
이 코드 패턴에서는 Cortex Certifai Toolkit을 사용하여 IBM Watson Studio를 사용하여 여러 예측 모델의 성능을 평가하기 위한 스캔을 작성하는 방법을 학습합니다.
상품 설명
AI 모델의 설명 가능성은 Cortex Certifai에 의해 더 간단해진 어려운 작업입니다. Cortex Certifai Tookit은 견고성, 공정성 및 설명 가능성에 대해 AI 모델을 평가하고 사용자가 이러한 품질에 대해 서로 다른 모델 또는 모델 버전을 비교할 수 있도록 합니다. Certifai는 기계 학습 모델 및 예측 모델을 포함한 모든 블랙박스 모델에 적용할 수 있으며 다양한 입력 데이터 세트와 함께 작동합니다.
데이터 과학자는 다음 매개변수에 대해 평가하려는 훈련된 모델로 구성된 모델 스캔 정의를 생성할 수 있습니다.
- 성능 측정항목(예: 정확도)
- 견고성: 모델이 새로운 데이터에 일반화되는 방식
- 데이터의 편향을 측정하는 그룹별 공정성
- 각 모델에 대해 제공된 설명을 측정하는 설명 가능성
- 다른 결과를 얻기 위해 주어진 제한이 있는 데이터 세트에서 발생해야 하는 변경을 표시하는 설명
비즈니스 의사 결정자는 시각화 및 점수를 통해 평가 비교를 확인하여 비즈니스 목표에 가장 적합한 모델을 선택하고 모델이 견고성, 공정성 및 설명 가능성에 대한 임계값을 충족하는지 식별할 수 있습니다. 데이터 과학자는 평가 결과를 분석에 사용하여 보다 신뢰할 수 있는 AI 모델을 제공할 수 있습니다.
이 코드 패턴은 Certifai Toolkit을 사용하여 IBM Watson Studio 플랫폼을 사용하여 여러 예측 모델의 성능을 평가하기 위한 스캔을 작성하는 방법을 보여줍니다.
흐름
- Spark에서 제공하는 IBM Watson Studio에 로그인하고 IBM Cloud Object Storage를 시작하고 프로젝트를 작성하십시오.
- .csv 데이터 파일을 IBM Cloud Object Storage에 업로드하십시오.
- Watson Studio 노트북에서 데이터 파일을로드하십시오.
- Watson Studio 노트북에 Cortex Certifai Toolkit을 설치하십시오.
- 세 가지 유형의 사용자를위한 AI 모델의 설명 및 해석 가능성을 시각화합니다.
명령
에서 자세한 단계 찾기 README 파일. 이러한 단계는 다음을 수행하는 방법을 설명합니다.
- IBM Cloud로 계정을 작성하십시오.
- 새 Watson Studio 프로젝트를 작성하십시오.
- 데이터를 추가하십시오.
- 노트북을 만듭니다.
- 데이터를 DataFrame으로 삽입합니다.
- 노트북을 실행하십시오.
- 결과를 분석하십시오.
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출처: https://developer.ibm.com/patterns/eliminate-bias-and-enhance-fairness-in-ai-models-using-cortex-certifai/
