Фокус Data Science в промышленном секторе

В промышленном секторе основная цель Data Science и машинного обучения - решать сложные реальные задачи с помощью приложений, а не просто теоретически применять модели. Эти модели машинного обучения состоят из алгоритмов, которые пытаются выявить скрытые закономерности и взаимосвязи в данных без жесткого кодирования фиксированных правил. Однако объяснение того, как эти модели функционируют в бизнес-контексте, часто представляет собой ряд проблем. Особенно в таких областях, как страхование или банковское дело, ученые данных обычно используют традиционные модели машинного обучения (например, линейные модели или модели на основе деревьев), поскольку интерпретируемость этих моделей имеет решающее значение для обоснования каждой бизнес-решения.

Реальные проекты в области Data Science

Без надлежащего понимания того, как работают модели машинного обучения или пайплайны Data Science, реальные проекты редко бывают успешными. Реальные проекты Data Science обычно включают как бизнес-аспекты, так и технические аспекты. Информационные исследователи работают над созданием моделей и предоставлением решений для бизнес-потребностей, но компании могут не понимать сложные детали того, как эти модели работают. Специалисты по данным осознают компромисс между интерпретируемостью модели и ее производительностью. Производительность модели относится к точности модели при принятии решений, а не к ее оперативной или исполнительной производительности. 

Важность интерпретируемости моделей

Объяснение факторов, лежащих в основе прогнозов модели, причин решений модели и надежности модели имеет решающее значение для обеспечения справедливости, надежности и прозрачности модели. Суть интерпретации модели заключается в прозрачности, способности задавать вопросы и легкости, с которой люди могут понять решения модели. При сравнении моделей, если решения одной модели легче понять, чем другие, считается, что она имеет лучшую интерпретируемость. Понимание причин, лежащих в основе прогнозов модели, жизненно важно для оценки доверия, особенно при планировании действий на основе прогнозов.

Понимание интерпретации моделей

Каждая модель машинного обучения имеет основную функцию отклика, которая пытается выявить взаимосвязи и закономерности между независимыми и зависимыми переменными. Цель интерпретации модели - понять и объяснить решения, принятые функцией отклика, такие как факторы, лежащие в основе прогнозов, причины конкретных решений и как можно доверять прогнозам модели. Обеспечение прозрачности, предоставление возможностей для вопросов и упрощение понимания процесса принятия решений модели являются ключевыми аспектами интерпретации модели. 

Проблемы моделей машинного обучения

Реальные проекты Data Science сталкиваются с компромиссом между интерпретируемостью модели и ее производительностью. Простые линейные модели и модели на основе деревьев легко интерпретировать, но они могут требовать жертвовать производительностью. Сложные модели, такие как ансамблевые модели и модели глубокого обучения, обычно работают лучше, но считаются моделями "черного ящика", потому что трудно объяснить, как они принимают решения. Чтобы завоевать доверие бизнеса к прогнозам и решениям моделей, компании постоянно спрашивают: "Почему я должен доверять вашей модели?" Понимание процесса принятия решений модели помогает построить доверие к моделям машинного обучения.

Три аспекта интерпретируемости моделей

Три самых важных аспекта интерпретации модели - это: что движет прогнозами модели, почему модель принимает конкретные решения и как мы можем доверять прогнозам модели. Мы должны иметь возможность задавать вопросы модели и идентифицировать, какие функции важны в стратегии принятия решений, проверять и обосновывать ответственность ключевых функций при прогнозировании, а также оценивать и проверять решения модели на основе данных. Это обеспечивает справедливость, надежность и прозрачность модели.

Практическое применение интерпретации моделей

На практике интерпретация моделей не только помогает повысить доверие бизнеса к модели, но и помогает ученым данных в уточнении модели. Понимая, какие функции значительно влияют на решения модели, ученые данных могут оптимизировать эти функции для повышения производительности модели. Кроме того, интерпретация моделей может помочь выявить и исправить предвзятость в модели, обеспечивая справедливость и надежность в различных контекстах.

Например, в медицинской сфере врачи должны знать, почему модель прогнозирует высокий риск заболевания у пациента. С помощью интерпретации модели врачи могут понять, какие особенности (например, возраст, медицинская история, привычки образа жизни и т.д.) имеют наибольшее влияние на прогноз, что позволяет лучше разрабатывать планы лечения.  Аналогично, в финансовом секторе банки должны объяснять, почему модель отклоняет заявку на кредит, чтобы обеспечить прозрачность и справедливость решений.

Будущие направления

С развитием технологий инструменты и методы интерпретации моделей постоянно улучшаются. В будущем ученые данных смогут использовать более современные инструменты для получения более глубокого понимания и объяснения процессов принятия решений сложных моделей. Например, методы, такие как значения Шепли и LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), начали применяться для объяснения сложных моделей машинного обучения. Эти методы могут помочь ученым данных лучше понять поведение модели и сделать процесс принятия решений более прозрачным и интерпретируемым.

Кроме того, регулирующие органы начинают сосредотачиваться на вопросе интерпретируемости моделей, особенно в высокорисковых отраслях, таких как финансы и здравоохранение. В будущем может появиться больше правил, требующих от компаний предоставления подробных объяснений моделей и отчетов о прозрачности при использовании моделей машинного обучения. Это будет стимулировать развитие технологий интерпретации моделей и повышать доверие и надежность в практических приложениях.

Заключение

Ученые данных склонны сосредотачиваться на метриках производительности моделей, таких как точность, прецизионность и полнота. Однако полагаться только на метрики означает рассказывать только часть истории прогнозов модели. Понимание факторов, движущих решениями модели, имеет решающее значение для решения проблемы смещения концепции модели. При решении реальных задач Data Science доверие бизнеса к прогнозам и решениям моделей имеет первостепенное значение. Если пользователи не доверяют модели или ее прогнозам, они не будут ее использовать. Поэтому прозрачность и интерпретируемость моделей являются незаменимыми в реальных приложениях. Постоянно улучшая методы интерпретации моделей, ученые данных могут лучше справляться с реальными вызовами и предоставлять более надежные и прозрачные решения машинного обучения.