সারাংশ
এই কোড প্যাটার্নে, মেশিন লার্নিং মডেল দ্বারা নেওয়া সিদ্ধান্তগুলিকে অদৃশ্য করতে AI 360 ব্যাখ্যাযোগ্যতা টুলকিটগুলি কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তা শিখে আরও ভাল অন্তর্দৃষ্টি এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা অর্জন করুন। এটি কেবল নীতিনির্ধারক এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের বিশ্বস্ত ব্যাখ্যাযোগ্য AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিকাশ করতে সহায়তা করে না, তবে প্রত্যেকের জন্য স্বচ্ছতা নিয়েও সহায়তা করে। AI ব্যাখ্যাযোগ্যতা 360 টুলকিটের ব্যবহার প্রদর্শন করতে, আমরা বিদ্যমান ব্যবহার করি জালিয়াতি সনাক্তকরণ কোড প্যাটার্ন AIX360 অ্যালগরিদম ব্যাখ্যা করা।
বিবরণ
এমন একটি পরিস্থিতি কল্পনা করুন যেখানে আপনি একটি ব্যাঙ্কে যান যেখানে আপনি $1M ঋণ নিতে চান। লোন অফিসার একটি AI-চালিত সিস্টেম ব্যবহার করেন যা ভবিষ্যদ্বাণী করে বা সুপারিশ করে যে আপনি ঋণের জন্য যোগ্য কিনা এবং সেই ঋণ কত হতে পারে। এই উদাহরণে, AI সিস্টেম সুপারিশ করে যে আপনি ঋণের জন্য যোগ্য নন। সুতরাং, আপনার কিছু প্রশ্ন থাকতে পারে যা আপনাকে চিন্তা করতে হবে:
- আপনি কি একজন গ্রাহক হিসাবে পরিষেবাতে সন্তুষ্ট হবেন?
- আপনি কি এআই সিস্টেমের সিদ্ধান্তের ন্যায্যতা চান?
- লোন অফিসারের কি এআই সিস্টেমের সিদ্ধান্তটি দুবার পরীক্ষা করা উচিত এবং আপনি কি তাদের এআই মডেলের অন্তর্নিহিত প্রক্রিয়াটি জানতে চান?
- ব্যাংকের কি এআই-চালিত সিস্টেমের উপর সম্পূর্ণ আস্থা ও নির্ভর করা উচিত?
আপনি হয়তো একমত হতে পারেন যে শুধুমাত্র ভবিষ্যদ্বাণী করাই যথেষ্ট নয়। কখনও কখনও, কেন এই সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়েছিল সে সম্পর্কে আপনার অবশ্যই গভীর ধারণা থাকতে হবে। আপনার মেশিন লার্নিং মডেলগুলির অন্তর্নিহিত প্রক্রিয়াটি বোঝার অনেক কারণ রয়েছে। এর মধ্যে রয়েছে:
- মানুষের পাঠযোগ্যতা
- পক্ষপাত প্রশমন
- ন্যায্যতা
- ব্যাখ্যাযোগ্যতা
- AI সিস্টেমে আস্থা ও আস্থা বৃদ্ধি করা
এই কোড প্যাটার্নে, আমরা দেখাই কিভাবে তিনটি ব্যাখ্যাযোগ্য অ্যালগরিদম কাজ করে:
- কনট্রাস্টিভ এক্সপ্লেনেশন মেথড (CEM) অ্যালগরিদম যা AI ব্যাখ্যাযোগ্যতা 360 টুলকিটে পাওয়া যায়।
- AI ব্যাখ্যাযোগ্যতা 360—প্রোটোড্যাশ একটি বিদ্যমান ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলের সাথে কাজ করে তা দেখায় যে গ্রাহক কীভাবে অন্যদের সাথে তুলনা করেন যাদের একই প্রোফাইল রয়েছে এবং তাদের বর্তমান গ্রাহকের জন্য মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীর অনুরূপ পরিশোধের রেকর্ড রয়েছে। এটি আবেদনকারীর ঝুঁকির মূল্যায়ন এবং পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করে। মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীর উপর ভিত্তি করে এবং কীভাবে এটি সেই সুপারিশে এসেছে তার ব্যাখ্যার উপর ভিত্তি করে, ঋণ কর্মকর্তা আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে পারেন।
- AI ব্যাখ্যাযোগ্যতা 360 টুলকিটে জেনারেলাইজড লিনিয়ার রুল মডেল (GLRM) অ্যালগরিদম মডেলটি স্থাপন করা যেতে পারে কিনা তা একজন ডেটা বিজ্ঞানীকে ব্যাখ্যাযোগ্যতার একটি বর্ধিত স্তর প্রদান করে।
ফ্লো
- স্পার্ক দ্বারা চালিত IBM Watson® স্টুডিওতে লগ ইন করুন, IBM ক্লাউড অবজেক্ট স্টোরেজ শুরু করুন এবং একটি প্রকল্প তৈরি করুন৷
- IBM ক্লাউড অবজেক্ট স্টোরেজে .csv ডেটা ফাইল আপলোড করুন।
- ওয়াটসন স্টুডিও নোটবুকে ডেটা ফাইল লোড করুন।
- ওয়াটসন স্টুডিও নোটবুকে AI ব্যাখ্যাযোগ্যতা 360 টুলকিট এবং অ্যাডভারসারিয়াল রোবাস্টনেস টুলবক্স ইনস্টল করুন।
- তিনটি ভিন্ন ধরণের ব্যবহারকারীদের জন্য এআই মডেলের ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতার জন্য ভিজ্যুয়ালাইজেশন পান।
নির্দেশনা
বিস্তারিত পদক্ষেপ খুঁজুন README ফাইল এই পদক্ষেপগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করবে:
- আইবিএম ক্লাউড দিয়ে একটি অ্যাকাউন্ট তৈরি করুন।
- একটি নতুন ওয়াটসন স্টুডিও প্রকল্প তৈরি করুন।
- ডেটা যোগ করুন।
- নোটবুক তৈরি করুন।
- ডেটা ফ্রেম হিসাবে ডেটা সন্নিবেশ করান।
- নোটবুক চালান।
- ফলাফল বিশ্লেষণ করুন।
এই কোড প্যাটার্ন এর অংশ এআই 360 টুলকিট: এআই মডেলগুলি ব্যাখ্যা করা হয়েছে কেস সিরিজ ব্যবহার করুন, যা স্টেকহোল্ডার এবং ডেভেলপারদের এআই মডেল লাইফসাইকেল সম্পূর্ণরূপে বুঝতে এবং তাদের জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।
সূত্র: https://developer.ibm.com/patterns/analyzing-fraud-prediction-ai-models/- হিসাব
- AI
- অ্যালগরিদম
- আলগোরিদিম
- অ্যাপ্লিকেশন
- স্থাপত্য
- ব্যাংক
- শরীর
- মেঘ
- কোড
- বিশ্বাস
- বিষয়বস্তু
- বর্তমান
- উপাত্ত
- তথ্য বিজ্ঞানী
- সনাক্তকরণ
- বিকাশ
- ডেভেলপারদের
- ব্যাখ্যাযোগ্যতা
- ব্যাখ্যাযোগ্য এআই
- প্রবাহ
- প্রতারণা
- কিভাবে
- কিভাবে
- HTTPS দ্বারা
- আইবিএম
- আইবিএম ক্লাউড
- অর্ন্তদৃষ্টি
- IT
- শিক্ষা
- উচ্চতা
- ঋণ
- মেশিন লার্নিং
- মডেল
- বস্তু সংগ্রহস্থল
- অফিসার
- অন্যরা
- প্যাটার্ন
- ভবিষ্যদ্বাণী
- ভবিষ্যতবাণী
- প্রোফাইল
- প্রকল্প
- কারণে
- রেকর্ড
- ফলাফল
- ঝুঁকি
- বিজ্ঞানীরা
- ক্রম
- So
- স্টোরেজ
- পদ্ধতি
- স্বচ্ছতা
- আস্থা
- ব্যবহারকারী
- কল্পনা
- ওয়াটসন
- ওয়াটসন স্টুডিও
- হু
- হয়া যাই ?
- কাজ