Explicando modelos de MAchine LEarning
No mundo do aprendizado de máquina, uma das maiores questões que surgem é: como podemos confiar nas previsões geradas por estes modelos? Imagine um médico utilizando um sistema de inteligência artificial para auxiliar no diagnóstico de pacientes. Não é suficiente aceitar o diagnóstico apenas porque foi fornecido por um computador. É crucial entender e confiar no modelo que está por trás dessa previsão antes de aplicá-lo em situações reais.
Tomemos como exemplo um sistema de aprendizado de máquina projetado para detectar lobos. Podemos avaliar sua precisão observando algumas de suas previsões, que podem parecer promissoras à primeira vista. No entanto, isso realmente nos diz tudo o que precisamos saber para confiar plenamente no sistema?
A verdadeira confiança vem quando entendemos por que um modelo faz suas previsões. Isso se aplica a qualquer tipo de classificador, desde os mais simples até os mais complexos, como redes neurais, florestas aleatórias ou máquinas de vetor de suporte (SVMs) com diferentes kernels. Se um médico sabe quais sintomas o modelo considerou importantes para um diagnóstico, ele estará mais inclinado a confiar nessa previsão.
Além disso, compreender as razões por trás das previsões de um modelo pode nos ajudar a identificar quando não devemos confiar nele. Por exemplo, se nosso sistema de detecção de lobos estiver baseando suas previsões na presença de neve no fundo das imagens, em vez de características reais dos lobos, sua alta precisão se torna irrelevante.
Aqui entra o LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations, ou Explicações Interpretáveis Locais Agnósticas ao Modelo), uma ferramenta poderosa para tornar os modelos de aprendizado de máquina mais transparentes e confiáveis. LIME permite-nos entender as previsões de qualquer classificador tratando-o como uma caixa preta, o que significa que pode ser aplicado a qualquer modelo. A explicação fornecida pelo LIME é desenhada para ser facilmente compreendida por humanos, focando em uma abordagem local que examina a previsão sendo explicada.
Com o LIME, podemos explicar por que uma floresta aleatória classifica um determinado e-mail como relacionado ao ateísmo, identificando palavras-chave específicas, ou por que um modelo inicial de rede neural do Google pensa que uma imagem mostra uma guitarra ou um labrador. Estas explicações ajudam usuários reais a escolher entre modelos concorrentes, detectar e corrigir modelos não confiáveis, e ganhar insights sobre o comportamento do modelo.
Além disso, o LIME é de código aberto, oferecendo acesso completo ao código-fonte e tutoriais em notebooks iPython, permitindo que qualquer pessoa explore e explique seus próprios classificadores.
