सारांश
इस कोड पैटर्न में, यह जानने के लिए कि मधुमेह व्यक्ति को मधुमेह होने का अनुमान लगाने के लिए मधुमेह के डेटा सेट का उपयोग कैसे करना है। कोड पैटर्न भविष्यवाणी मॉडल की निष्पक्षता, व्याख्या और मजबूती की पड़ताल करता है, और एआई प्रेडिक्टिव सिस्टम की प्रभावशीलता को बढ़ाता है। कोड पैटर्न एंड-टू-एंड समाधान प्रदर्शित करता है और दिखाता है कि:
- एआई 360 फेयरनेस टूलकिट का उपयोग करके मधुमेह डेटा सेट की निष्पक्षता की जांच करें
- मॉडल विकसित करें
- एआई 360 एक्सपेंडेबिलिटी टूलकिट का उपयोग करके मॉडल को समझाएं
कोड पैटर्न पिछले चरणों की संपूर्ण एंड-टू-एंड प्रक्रिया के लिए सामान्य कोड टेम्पलेट साझा करता है। इसलिए, इसका उपयोग किसी भी डेटा सेट में प्लग करने के लिए किया जा सकता है जिसके लिए आप निष्पक्षता और व्याख्याशीलता का पता लगाना चाहते हैं।
Description
निष्पक्षता आपके डेटा द्वारा शुरू किए गए पूर्वाग्रह को समझने की प्रक्रिया है, और यह सुनिश्चित करना है कि आपका मॉडल सभी जनसांख्यिकीय समूहों में समान भविष्यवाणियां प्रदान करता है। व्याख्या से पता चलता है कि एक मशीन लर्निंग मॉडल अपनी भविष्यवाणियों को कैसे बनाता है। यह मॉडल कैसे काम करता है, यह स्पष्ट करके मॉडल की बेहतर समझ देता है।
इस कोड पैटर्न में, आप यह अनुमान लगाने के लिए मधुमेह के डेटा सेट का उपयोग करते हैं कि क्या किसी व्यक्ति को मधुमेह होने का खतरा है। आप डेटा बनाने, पूर्वाग्रह शमन एल्गोरिथ्म लागू करने, फिर परिणामों का विश्लेषण करने के लिए आईबीएम वाटसन® स्टूडियो, आईबीएम क्लाउड ऑब्जेक्ट स्टोरेज, एआई एक्सपेंडेबिलिटी 360 टूलकिट और एआई फेयरनेस 360 टूलकिट का उपयोग करते हैं।
इस कोड पैटर्न को पूरा करने के बाद, आप समझते हैं:
- वाटसन स्टूडियो का उपयोग करके एक प्रोजेक्ट बनाएं
- AI एक्सपेंडेबिलिटी 360 टूलकिट का उपयोग करें
- एआई फेयरनेस 360 टूलकिट का उपयोग करें
फ्लो
- स्पार्क द्वारा संचालित आईबीएम वॉटसन स्टूडियो में लॉग इन करें, आईबीएम क्लाउड ऑब्जेक्ट स्टोरेज शुरू करें, और एक प्रोजेक्ट बनाएं।
- आईबीएम क्लाउड ऑब्जेक्ट स्टोरेज के लिए .csv डेटा फ़ाइल अपलोड करें।
- वाटसन स्टूडियो नोटबुक में डेटा फ़ाइल लोड करें।
- वाटसन स्टूडियो नोटबुक में AI एक्सपेंडेबिलिटी 360 टूलकिट और AI फेयरनेस 360 टूलकिट स्थापित करें।
- प्री-प्रोसेसिंग, इन-प्रोसेसिंग और पोस्ट-प्रोसेसिंग चरणों के दौरान पूर्वाग्रह शमन एल्गोरिदम लागू करने के बाद परिणामों का विश्लेषण करें।
अनुदेश
इस पैटर्न के लिए विस्तृत चरणों का पता लगाएं रीडमी फ़ाइल। कदम आपको दिखाएंगे कि कैसे:
- आईबीएम क्लाउड के साथ एक खाता बनाएँ।
- एक नया वाटसन स्टूडियो प्रोजेक्ट बनाएं।
- डेटा जोड़ें।
- नोटबुक बनाएं।
- DataFrame के रूप में डेटा डालें।
- नोटबुक चलाएं।
- परिणामों का विश्लेषण करें।
यह कोड पैटर्न का हिस्सा है AI 360 टूलकिट: AI मॉडल की व्याख्या की केस श्रृंखला का उपयोग करें, जो हितधारकों और डेवलपर्स को एआई मॉडल जीवनचक्र को पूरी तरह से समझने और सूचित निर्णय लेने में मदद करने में मदद करता है।
स्रोत: https://developer.ibm.com/patterns/predict-an-event-with-fairness-explainability-robustness/