ਐਕਸਪਲੇਨੇਬਲ ਏਆਈ ਉਹਨਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜੋ ਰਾਤ ਦੇ ਖਾਣੇ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਸਮੇਂ ਬਿਲਕੁਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਡਾਕਟਰੀ ਤਸ਼ਖੀਸ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਰਜ਼ਾ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਸੋਚਿਆ ਹੈ, ਠੀਕ ਹੈ, ਪਰ ਕਿਉਂ ਕੀਤਾ... ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਐਕਸਪਲੇਨੇਬਲ ਏਆਈ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੋ। ਆਓ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹੀਏ-ਕੋਈ ਜਾਦੂ ਨਹੀਂ, ਸਿਰਫ਼ ਤਰੀਕੇ, ਵਪਾਰ-ਆਫ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਖ਼ਤ ਸੱਚਾਈਆਂ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਏਆਈ ਪੱਖਪਾਤ ਕੀ ਹੈ?
AI ਪੱਖਪਾਤ, ਇਸਦੇ ਸਰੋਤਾਂ, ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਅਤੇ ਘਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ।
🔗 ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ AI ਕੀ ਹੈ?
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ AI, ਆਮ ਵਰਤੋਂ, ਲਾਭ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ।
🔗 ਹਿਊਮਨਾਈਡ ਰੋਬੋਟ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?
ਸਿੱਖੋ ਕਿ AI ਹਿਊਮਨਾਈਡ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ।
🔗 ਏਆਈ ਟ੍ਰੇਨਰ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
AI ਟ੍ਰੇਨਰ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਹੁਨਰ, ਅਤੇ ਕਰੀਅਰ ਦੇ ਰਸਤੇ ਖੋਜੋ।
ਐਕਸਪਲੇਨੇਬਲ ਏਆਈ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ
ਸਮਝਾਉਣਯੋਗ AI, AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝੇ ਜਾ ਸਕਣ - ਖਾਸ ਲੋਕ ਜੋ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਗਣਿਤ ਦੇ ਜਾਦੂਗਰ। NIST ਇਸਨੂੰ ਚਾਰ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਵਿਆਖਿਆ , ਇਸਨੂੰ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ (ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਤੀ ਵਫ਼ਾਦਾਰ), ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ (ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਨਾ ਦੱਸੋ) [1]।
ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪੱਖ: ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਡੋਮੇਨ ਇਸ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਰਹੇ ਸਨ, ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਜੋ ਸਹੀ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਪਰ "ਲੂਪ ਵਿੱਚ" ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉੱਤਰੀ ਤਾਰੇ ਨੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਰੱਦੀ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਬਿਨਾਂ
ਸਮਝਾਉਣਯੋਗ AI ਤੁਹਾਡੇ ਸੋਚਣ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਇਨੇ ਕਿਉਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ 💡
-
ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਗੋਦ ਲੈਣਾ - ਲੋਕ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਉਹ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਵਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
-
ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ - ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਢੰਗਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
-
ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਉਮੀਦਾਂ - EU ਵਿੱਚ, AI ਐਕਟ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਫਰਜ਼ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਕਿ ਉਹ ਕੁਝ ਖਾਸ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨਾਲ ਕਦੋਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਜਾਂ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਢੁਕਵੇਂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ [2]।
ਆਓ ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣੀਏ- ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅੱਗੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਕੀ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ AI ਨੂੰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ✅
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਵੀ XAI ਵਿਧੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਪੁੱਛੋ:
-
ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ - ਕੀ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਦਿਲਾਸਾ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਕਹਾਣੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ?
-
ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗਤਾ - ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਕਲੀਨਿਸ਼ਿਅਨ ਵਿਰੋਧੀ ਤੱਥ ਜਾਂ ਨਿਯਮ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਗਾਹਕ ਸਾਦੇ-ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
-
ਸਥਿਰਤਾ - ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਇਨਪੁਟ ਬਦਲਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕਹਾਣੀ A ਤੋਂ Z ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਬਦਲੇਗੀ।
-
ਕਾਰਵਾਈਯੋਗਤਾ - ਜੇਕਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਣਚਾਹੇ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਸੀ?
-
ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਬਾਰੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ - ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਉੱਤੇ ਰੰਗ ਪਾਉਣਾ।
-
ਸਕੋਪ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ - ਕੀ ਇਹ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਸਥਾਨਕ ਮਾਡਲ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਗੱਲ ਯਾਦ ਰਹੇ: ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿਸੇ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਉਸਦੇ ਮੂਡ ਨੂੰ ਹੀ ਨਹੀਂ।
ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸੁਣੋਗੇ 🧩
-
ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਬਨਾਮ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ - ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ: ਮਾਡਲ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਰਲ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਰੁੱਖ)। ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ: ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉੱਪਰ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਜੋੜੋ।
-
ਲੋਕਲ ਬਨਾਮ ਗਲੋਬਲ - ਲੋਕਲ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਗਲੋਬਲ ਸਮੁੱਚੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
-
ਪੋਸਟ-ਹਾਕ ਬਨਾਮ ਇੰਟਰਨਸਿਕ - ਪੋਸਟ-ਹਾਕ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇੰਟਰਨਸਿਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹਾਂ, ਇਹ ਲਾਈਨਾਂ ਧੁੰਦਲੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਠੀਕ ਹੈ; ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਤੁਹਾਡਾ ਜੋਖਮ ਰਜਿਸਟਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ AI ਤਰੀਕੇ - ਟੂਰ 🎡
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਤੂਫ਼ਾਨੀ ਟੂਰ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਜਾਇਬ ਘਰ ਆਡੀਓ ਗਾਈਡ ਵਰਗਾ ਮਾਹੌਲ ਹੈ ਪਰ ਛੋਟਾ ਹੈ।
1) ਐਡੀਟਿਵ ਫੀਚਰ ਐਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ
-
SHAP - ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਗੇਮ-ਸਿਧਾਂਤਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਪੱਸ਼ਟ ਜੋੜਨ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਲਈ ਪਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ [3]।
2) ਸਥਾਨਕ ਸਰੋਗੇਟ ਮਾਡਲ
-
LIME - ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ, ਸਥਾਨਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਤੇਜ਼, ਮਨੁੱਖੀ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਸੰਖੇਪ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੇੜੇ-ਤੇੜੇ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਡੈਮੋ ਲਈ ਵਧੀਆ, ਅਭਿਆਸ-ਵਾਚ ਸਥਿਰਤਾ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ [4]।
3) ਡੂੰਘੇ ਜਾਲਾਂ ਲਈ ਗਰੇਡੀਐਂਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਤਰੀਕੇ
-
ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗਰੇਡੀਐਂਟ - ਇੱਕ ਬੇਸਲਾਈਨ ਤੋਂ ਇਨਪੁਟ ਤੱਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਗੁਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਅਕਸਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਮਝਦਾਰ ਸਵੈ-ਸਿੱਧ ਸਿਧਾਂਤ; ਬੇਸਲਾਈਨ ਅਤੇ ਸ਼ੋਰ ਨਾਲ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ [1]।
4) ਉਦਾਹਰਣ-ਅਧਾਰਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ
-
ਪ੍ਰਤੀਕੂਲ - "ਕਿਹੜੀ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਤਬਦੀਲੀ ਨੇ ਨਤੀਜਾ ਉਲਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੋਵੇਗਾ?" ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਹੈ - Y ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ X ਕਰੋ [1]।
5) ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਨਿਯਮ, ਅਤੇ ਅੰਸ਼ਕ ਨਿਰਭਰਤਾ
-
ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ; ਨਿਯਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੇਕਰ ਆਮਦਨ > X ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸ = ਸਾਫ਼ ਫਿਰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ; ਅੰਸ਼ਕ ਨਿਰਭਰਤਾ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਔਸਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸਧਾਰਨ ਵਿਚਾਰ, ਅਕਸਰ ਘੱਟ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
6) ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ
-
ਟੋਕਨ/ਸਪੈਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਤਰਕ। ਮਦਦਗਾਰ, ਆਮ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇ ਨਾਲ: ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਹੀਟਮੈਪ ਕਾਰਕ ਤਰਕ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ [5]।
ਫੀਲਡ ਤੋਂ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ (ਸੰਯੁਕਤ) ਕੇਸ 🧪
ਇੱਕ ਮੱਧ-ਆਕਾਰ ਦਾ ਕਰਜ਼ਾਦਾਤਾ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ-ਬੂਸਟਡ ਮਾਡਲ ਭੇਜਦਾ ਹੈ। ਸਥਾਨਕ SHAP ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਕੂਲ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ("ਕਰਜ਼ਾ-ਤੋਂ-ਆਮਦਨ ਅਤੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਵਰਤੋਂ ਮੁੱਖ ਚਾਲਕ ਸਨ।") [3]। ਇੱਕ ਵਿਰੋਧੀ-ਤੱਤ ਪਰਤ ਵਿਵਹਾਰਕ ਉਪਾਅ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ("ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਉਲਟਾਉਣ ਲਈ ਘੁੰਮਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ~10% ਘਟਾਓ ਜਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਜਮ੍ਹਾਂ ਰਕਮਾਂ ਵਿੱਚ £1,500 ਜੋੜੋ।") [1]। ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਟੀਮ ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੈਸਟ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਹਾਈਲਾਈਟਸ ਸਿਰਫ਼ ਭੇਸ ਵਿੱਚ ਕਿਨਾਰੇ ਡਿਟੈਕਟਰ ਨਹੀਂ ਹਨ [5]। ਇੱਕੋ ਮਾਡਲ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਰਸ਼ਕਾਂ-ਗਾਹਕਾਂ, ਓਪਸ ਅਤੇ ਆਡੀਟਰਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ।
ਅਜੀਬ ਗੱਲ: ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ 🙃
ਕੁਝ ਸਲੈਨਿਸੀ ਤਰੀਕੇ ਉਦੋਂ ਵੀ ਯਕੀਨਨ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਸੈਨਿਟੀ ਜਾਂਚਾਂ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਕੁਝ ਤਕਨੀਕਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਅਸਫਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮਝ ਦੀ ਗਲਤ ਭਾਵਨਾ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਨੁਵਾਦ: ਸੁੰਦਰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਸ਼ੁੱਧ ਥੀਏਟਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਵਿਆਖਿਆ ਤਰੀਕਿਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਲਡ ਇਨ ਕਰੋ [5]।
ਨਾਲ ਹੀ, ਸਪਾਰਸ ≠ ਇਮਾਨਦਾਰ। ਇੱਕ-ਵਾਕ ਵਾਲਾ ਕਾਰਨ ਵੱਡੀਆਂ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਅਸਲ ਮਾਡਲ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ - ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ੋਰ। ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਹੈ।
ਸ਼ਾਸਨ, ਨੀਤੀ, ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਲਈ ਵਧਦੀ ਹੋਈ ਸੀਮਾ 🏛️
EU ਵਿੱਚ , AI ਐਕਟ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖਾਸ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨਾ ਜਦੋਂ ਉਹ AI ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ AI-ਤਿਆਰ ਜਾਂ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਢੁਕਵੇਂ ਨੋਟਿਸਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ, ਅਪਵਾਦਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਰਤੋਂ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪ੍ਰਗਟਾਵਾ) [2]। ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ, NIST ਸਿਧਾਂਤ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਜੋ ਲੋਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ [1]।
ਇੱਕ ਸਮਝਾਉਣਯੋਗ AI ਪਹੁੰਚ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣੀਏ - ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਨਕਸ਼ਾ 🗺️
-
ਫੈਸਲੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ - ਕਿਸਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ?
-
ਢੰਗ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਮਾਧਿਅਮ ਨਾਲ ਮਿਲਾਓ।
-
ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਜਾਲਾਂ ਜਾਂ NLP [1] ਲਈ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਵਿਧੀਆਂ।
-
ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਸਾਰਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ SHAP ਜਾਂ LIME [3][4]।
-
ਗਾਹਕ-ਸਾਹਮਣੇ ਵਾਲੇ ਉਪਚਾਰ ਅਤੇ ਅਪੀਲਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਕੂਲ ਤੱਥ [1]।
-
-
ਸੈੱਟ ਕੁਆਲਿਟੀ ਗੇਟ - ਫਿਡੇਲਿਟੀ ਜਾਂਚ, ਸਥਿਰਤਾ ਜਾਂਚ, ਅਤੇ ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ [5]।
-
ਪੈਮਾਨੇ ਲਈ ਯੋਜਨਾ - ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਲੌਗੇਬਲ, ਟੈਸਟੇਬਲ ਅਤੇ ਆਡਿਟਯੋਗ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।
-
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸੀਮਾਵਾਂ - ਕੋਈ ਵੀ ਤਰੀਕਾ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ; ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਅਸਫਲਤਾ ਢੰਗਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖੋ।
ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗੱਲ - ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਨਾ ਹੋਣ, ਸਿਰਫ਼ ਵਾਈਬਸ ਹੋਣ।
ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ - ਆਮ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ AI ਵਿਕਲਪ 🧮
ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਅਜੀਬ; ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਬਹੁਤ ਹੀ ਗੜਬੜ ਵਾਲੀ ਹੈ।
| ਔਜ਼ਾਰ / ਢੰਗ | ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦਰਸ਼ਕ | ਕੀਮਤ | ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ |
|---|---|---|---|
| ਆਕਾਰ | ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਆਡੀਟਰ | ਮੁਫ਼ਤ/ਖੁੱਲ੍ਹਾ | ਜੋੜਨ ਵਾਲੇ ਗੁਣ-ਇਕਸਾਰ, ਤੁਲਨਾਤਮਕ [3]। |
| ਚੂਨਾ | ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ | ਮੁਫ਼ਤ/ਖੁੱਲ੍ਹਾ | ਤੇਜ਼ ਸਥਾਨਕ ਸਰੋਗੇਟ; ਬੁੜਬੁੜਾਉਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ; ਕਈ ਵਾਰ ਸ਼ੋਰ-ਸ਼ਰਾਬਾ [4]। |
| ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗਰੇਡੀਐਂਟ | ਡੂੰਘੇ ਨੈੱਟ 'ਤੇ ਐਮਐਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ | ਮੁਫ਼ਤ/ਖੁੱਲ੍ਹਾ | ਸਮਝਦਾਰ ਸਵੈ-ਸਿੱਧ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗਰੇਡੀਐਂਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ [1]। |
| ਵਿਰੋਧੀ ਤੱਥ | ਅੰਤਮ ਉਪਭੋਗਤਾ, ਪਾਲਣਾ, ਓਪਸ | ਮਿਸ਼ਰਤ | ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਬਦਲਣਾ ਹੈ; ਸੁਪਰ ਐਕਸ਼ਨੇਬਲ [1]। |
| ਨਿਯਮ ਸੂਚੀਆਂ / ਰੁੱਖ | ਜੋਖਮ ਮਾਲਕ, ਪ੍ਰਬੰਧਕ | ਮੁਫ਼ਤ/ਖੁੱਲ੍ਹਾ | ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ; ਗਲੋਬਲ ਸਾਰਾਂਸ਼। |
| ਅੰਸ਼ਕ ਨਿਰਭਰਤਾ | ਮਾਡਲ ਡਿਵੈਲਪਰ, QA | ਮੁਫ਼ਤ/ਖੁੱਲ੍ਹਾ | ਰੇਂਜਾਂ ਵਿੱਚ ਔਸਤ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। |
| ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ | ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ, ਸਮੀਖਿਅਕ | ਮੁਫ਼ਤ/ਖੁੱਲ੍ਹਾ | ਠੋਸ, ਮਨੁੱਖ-ਅਨੁਕੂਲ ਉਦਾਹਰਣਾਂ; ਸੰਬੰਧਿਤ। |
| ਟੂਲਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ | ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟੀਮਾਂ, ਸ਼ਾਸਨ | ਵਪਾਰਕ | ਇੱਕ ਹੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ + ਵਿਆਖਿਆ + ਆਡਿਟ। |
ਹਾਂ, ਸੈੱਲ ਅਸਮਾਨ ਹਨ। ਇਹੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਹੈ।
ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ AI ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਵਰਕਫਲੋ 🛠️
ਕਦਮ 1 - ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।
ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਸਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਲਈ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਲਈ ਅਪੀਲ ਪੱਤਰ ਵਰਗੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਕਦਮ 2 - ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਤਰੀਕਾ ਚੁਣੋ।
-
ਕਰਜ਼ਿਆਂ ਲਈ ਸਾਰਣੀਬੱਧ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲ - ਸਥਾਨਕ ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ ਲਈ SHAP ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ; ਰਿਸੋਰਸ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਕੂਲ ਤੱਥ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ [3][1]।
-
ਵਿਜ਼ਨ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ - ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟਿਡ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਜਾਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਸੇਲੈਂਸੀ ਕਮੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸੈਨਿਟੀ ਜਾਂਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ [1][5]।
ਕਦਮ 3 - ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ।
ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਇਕਸਾਰਤਾ ਟੈਸਟ ਕਰੋ; ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇਨਪੁਟਸ; ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਰੇਕ ਰੀਟ੍ਰੇਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਰੁਕੋ।
ਕਦਮ 4 - ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਬਣਾਓ।
ਚਾਰਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਰਲ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਕਾਰਨ। ਅਗਲੀਆਂ-ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਜਿੱਥੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੋਵੇ, ਚੁਣੌਤੀ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਲਿੰਕ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ - ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨਿਯਮ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖਦੇ ਹਨ [2]।
ਕਦਮ 5 - ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਲੌਗ।
ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ। ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਸੰਕੇਤ ਹਨ, ਇੱਕ ਕਾਸਮੈਟਿਕ ਬੱਗ ਨਹੀਂ।
ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ 1: ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਸਥਾਨਕ ਬਨਾਮ ਗਲੋਬਲ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ 🔍
-
ਲੋਕਲ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸਦੇ ਕੇਸ ਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਿਲਿਆ।
-
ਗਲੋਬਲ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦਾ ਸਿੱਖਿਅਤ ਵਿਵਹਾਰ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।
ਦੋਵੇਂ ਕਰੋ। ਤੁਸੀਂ ਸੇਵਾ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਡ੍ਰਿਫਟ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਗਲੋਬਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ 2: ਸਹਾਰਾ ਅਤੇ ਅਪੀਲਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਕੂਲ ਤੱਥ 🔄
ਲੋਕ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਤਬਦੀਲੀ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਤੀ-ਤੱਥ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਬਿਲਕੁਲ ਇਹੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ - ਇਹਨਾਂ ਖਾਸ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲੋ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਉਲਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ [1]। ਸਾਵਧਾਨ: ਪ੍ਰਤੀ-ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦਾ । ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਟੱਲ ਗੁਣ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਹਿਣਾ ਕੋਈ ਯੋਜਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਲਾਲ ਝੰਡਾ ਹੈ।
ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ 3: ਸਿਹਤ ਦੀ ਜਾਂਚ 🧪
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਲੈਨਿਸੀ ਮੈਪਸ ਜਾਂ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸੈਨਿਟੀ ਚੈੱਕ ਚਲਾਓ। ਕੁਝ ਤਕਨੀਕਾਂ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਵੀ ਲਗਭਗ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਨਕਸ਼ੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ - ਭਾਵ ਉਹ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਅਤੇ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਿੱਖੇ ਹੋਏ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ। ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੀਟਮੈਪ, ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਕਹਾਣੀ। CI/CD [5] ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਚੈੱਕ ਬਣਾਓ।
ਹਰ ਮੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ 🤓
ਸਵਾਲ: ਕੀ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ AI ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ?
ਜਵਾਬ: ਨਹੀਂ। ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੇਖਣ ਵਿੱਚ ; ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਰਖਣਾ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ । ਸੰਬੰਧਿਤ, ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਨਹੀਂ।
ਸਵਾਲ: ਕੀ ਸਰਲ ਮਾਡਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ?
ਜਵਾਬ: ਕਈ ਵਾਰ। ਪਰ ਸਰਲ ਅਤੇ ਗਲਤ ਅਜੇ ਵੀ ਗਲਤ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਮਾਡਲ ਚੁਣੋ ਜੋ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਵਾਲ: ਕੀ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ IP ਲੀਕ ਕਰਨਗੇ?
ਜਵਾਬ: ਉਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਦੁਆਰਾ ਵੇਰਵੇ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਟ ਕਰੋ; ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਇਸਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ।
ਸਵਾਲ: ਕੀ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਜਵਾਬ: ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ। ਸੰਦਰਭ ਜਾਂ ਸਹਾਰੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮਹੱਤਵ ਪੱਟੀਆਂ ਸਜਾਵਟ ਹਨ।
ਬਹੁਤ ਲੰਮਾ, ਵਰਜਨ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹੀਆਂ 🌯
ਸਮਝਾਉਣਯੋਗ AI ਮਾਡਲ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਯੋਗ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ ਜੋ ਇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ, ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਦਰਸ਼ਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। SHAP, LIME, ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟਿਡ ਗਰੇਡੀਐਂਟ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ-ਤੱਥਾਂ ਵਰਗੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹਰ ਇੱਕ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ - ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਵਰਤੋ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ ਜਿਸ 'ਤੇ ਲੋਕ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਯਾਦ ਰੱਖੋ, ਸਲੀਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਥੀਏਟਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਸਬੂਤ ਮੰਗੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸੱਚੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਬਣਾਓ - ਇਹ ਇੱਕ ਗਲੋਸੀ ਐਡ-ਆਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਭੇਜਦੇ ਹੋ।
ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਵਾਜ਼ ਦੇਣ ਵਰਗਾ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਬੁੜਬੁੜਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੁਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ। ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਇਸਨੂੰ ਸਹੀ ਗੱਲ, ਸਹੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ, ਸਹੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਕਹਿਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਚੰਗੇ ਲੇਬਲ ਲਗਾਓ। 🎯
ਹਵਾਲੇ
[1] NIST IR 8312 - ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਚਾਰ ਸਿਧਾਂਤ । ਨੈਸ਼ਨਲ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਆਫ਼ ਸਟੈਂਡਰਡਜ਼ ਐਂਡ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[2] ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ (EU) 2024/1689 - ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਐਕਟ (ਅਧਿਕਾਰਤ ਜਰਨਲ/EUR-Lex) । ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[3] ਲੰਡਬਰਗ ਅਤੇ ਲੀ (2017) - "ਮਾਡਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ।" arXiv. ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[4] ਰਿਬੇਰੋ, ਸਿੰਘ ਅਤੇ ਗੈਸਟਰੀਨ (2016) - "ਮੈਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਿਉਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?" ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। arXiv. ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[5] ਅਡੇਬਾਯੋ ਅਤੇ ਹੋਰ (2018) - "ਸੈਨਿਟੀ ਚੈਕ ਫਾਰ ਸੇਲੈਂਸੀ ਮੈਪਸ।" ਨਿਊਰਿਪਸ (ਪੇਪਰ ਪੀਡੀਐਫ)। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ