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无需写代码!谷歌推出机器学习模型分析神器,

2019-04-27 15:32

原标题:测试机器学习模型不用写代码!谷歌“what-if”工具轻松搞定

原标题:无需写代码!谷歌推出机器学习模型分析神器,代号What-If

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铜灵 编译整理

倒计时**8**天

今天,谷歌推出了已开源的TensorFlow可视化工具TensorBoard中一项新功能:What-If Tool,用户可在不编写程序代码的情况下分析机器学习(ML)模型。

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不用写代码?

没错,只需为TensorFlow模型和数据集提供指针,What-If Tool就能给出一个可用来探索模型结果的可交互的视觉界面。

来源:Google AI

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编辑:大明

250张人脸和在模型中检测微笑后的结果

【新智元导读】Google AI推出“what-if ”工具,用户完全不需要编写代码就能分析机器学习模型。该工具提供交互式可视化界面,用户可以探索并比较模型结果,可以快速地发现模型中的错误。

What-If Tool里功能很多,包括自动用Facets将数据集可视化,也有从数据集中手动编辑示例并查看更改效果的功能,还能自动生成部分关系图,显示模型预测随着单个特征的改变而改变的趋势。

构建高效的机器学习系统,需要提出并解决许多问题。仅仅训练模型然后就放着不管是远远不够的。优秀的机器学习从业者要像侦探一样,时刻注意探索如何更好地理解构建的模型:数据点的变化将对模型的预测结果造成什么影响?同一个模型对不同的群体会有哪些不同的表现?用来测试模型的数据集的多样化程度如何等等。

不过,这还不是What-If Tool的全部实力。

要回答这些问题并不容易。要回答这些“假设”问题,通常要编写自定义的一次性代码来分析特定模型。这个过程不仅效率低下,而且除了程序员,其他人很难参与改进机器学习模型的过程。

7大功能

Google AI PAIR计划的一个重点就是让更广泛的人群能够更方便地对机器学习系统进行检查、评估和调试。

What-If Tool主要有七大功能,不知道有没有你需要的那一款:

今天,我们正式发布What-If工具,该工具是开源的TensorBoard Web应用程序的一项新功能,它允许用户在不编写代码的情况下分析机器学习模型。What-If工具给出了TensorFlow模型和数据集的指针,提供了一个交互式可视化界面,用于探索模型结果。

永利手机网站,功能一:可视化推断结果

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根据推断结果的不同,你的示例会被分成不同的颜色,之后可用混淆矩阵和其他自定义形式进行处理,从不同特征的角度显示推断结果。

What-If工具显示一组250张面部图片及其检测微笑模型的结果

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What-If工具功能强大,可以使用Facets自动显示数据集,从数据集手动编辑示例并查看更改的效果,还能自动生成部分依赖图(partial dependence plots),显示模型的预测结果随任何单个功能的更改而变化的情况。

功能二:编辑一个数据点,看模型表现如何

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你可以编辑、添加或删除任何选定数据点的特性或特性值,然后运行推断来测试模型性能,也可上传全新示例。

探索数据点上的What-if情景

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下面详细介绍What-If工具的两个功能。

功能三:发掘单个特征的效果

只需一键,自动对比数据点与模型预测最相似点

可以用来探索为选中数据点中的单个特征自动生成的图,显示特征有效值不同时推断结果的变化。

用户只需单击一个按钮,就可以将数据点与模型预测不同结果的最相似点进行比较。我们称这些点为“Counterfactuals”,可以显示出预测模型的决策边界。用户也可以手动编辑数据点,并探索模型预测的变化。

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在下面的截图中,该工具用于二进制分类模型,该模型根据美国人口普查数据集的公共人口普查数据,预测一个人的年收入是否超过5万美元。这是机器学习研究人员使用的基准预测任务,尤其是在分析算法的公平性时。

功能四:探索反事实示例

在这种情况下,对于选定的数据点,模型预测该人年收入超过5万美元的信度为73%。该工具自动定位数据集中最相似的人,模型预测其年收入低于5万美元,然后将选定数据点和与之最相似、但预测结果相反的数据点进行并排比较。如下图所示,二者只有在年龄和职业上存在微小的差异,但模型的预测结果已经完全相反了。

轻轻一点,你就能比较数据点与模型预测出不同结果的最相似点。我们将这些点称为“反事实”(Counterfactuals),可以反映出模型的决策边界。

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