خلاصہ
اس کوڈ پیٹرن میں، مشین لرننگ ماڈل کے ذریعے کیے گئے فیصلوں کو غلط ثابت کرنے کے لیے AI 360 وضاحتی ٹول کٹس کا استعمال سیکھ کر بہتر بصیرت اور وضاحت کی اہلیت حاصل کریں۔ اس سے نہ صرف پالیسی سازوں اور ڈیٹا سائنسدانوں کو قابلِ اعتماد AI ایپلی کیشنز تیار کرنے میں مدد ملتی ہے، بلکہ ہر ایک کے لیے شفافیت میں بھی مدد ملتی ہے۔ AI وضاحتی 360 ٹول کٹ کے استعمال کو ظاہر کرنے کے لیے، ہم موجودہ دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کے کوڈ پیٹرن AIX360 الگورتھم کی وضاحت۔
Description
ایک ایسے منظر نامے کا تصور کریں جس میں آپ کسی ایسے بینک میں جاتے ہیں جہاں آپ $1M قرض لینا چاہتے ہیں۔ لون آفیسر AI سے چلنے والا نظام استعمال کرتا ہے جو پیش گوئی کرتا ہے یا تجویز کرتا ہے کہ آیا آپ قرض کے اہل ہیں اور یہ قرض کتنا ہو سکتا ہے۔ اس مثال میں، AI سسٹم تجویز کرتا ہے کہ آپ قرض کے اہل نہیں ہیں۔ لہذا، آپ کے پاس کچھ سوالات ہوسکتے ہیں جن کے بارے میں آپ کو سوچنے کی ضرورت ہے:
- کیا آپ بطور کسٹمر سروس سے مطمئن ہوں گے؟
- کیا آپ AI سسٹم کے ذریعے کیے گئے فیصلے کا جواز چاہتے ہیں؟
- کیا لون آفیسر کو AI سسٹم کے ذریعے کیے گئے فیصلے کو دو بار چیک کرنا چاہیے، اور کیا آپ چاہیں گے کہ وہ AI ماڈل کے بنیادی میکانزم کو جانیں؟
- کیا بینک کو مکمل طور پر AI سے چلنے والے نظام پر بھروسہ کرنا چاہیے؟
آپ شاید اس بات سے اتفاق کریں کہ صرف پیشین گوئیاں کرنا کافی نہیں ہے۔ کبھی کبھی، آپ کو اس بات کی گہرائی سے سمجھنا ہوگا کہ یہ فیصلہ کیوں کیا گیا تھا۔ بہت سی وجوہات ہیں جن کی وجہ سے آپ کو مشین لرننگ ماڈلز کے بنیادی طریقہ کار کو سمجھنے کی ضرورت ہے۔ یہ شامل ہیں:
- انسانی پڑھنے کی اہلیت
- تعصب کی تخفیف
- جوازیت
- تشریحی صلاحیت
- اے آئی سسٹمز میں اعتماد اور اعتماد کو فروغ دینا
اس کوڈ پیٹرن میں، ہم یہ ظاہر کرتے ہیں کہ تین وضاحتی الگورتھم کیسے کام کرتے ہیں:
- متضاد وضاحتی طریقہ (CEM) الگورتھم جو AI وضاحتی 360 ٹول کٹ میں دستیاب ہے۔
- AI Explainability 360—ProtoDash ایک موجودہ پیشین گوئی کرنے والے ماڈل کے ساتھ کام کرتا ہے تاکہ یہ ظاہر کیا جا سکے کہ گاہک ان لوگوں سے کس طرح موازنہ کرتا ہے جن کے پروفائلز ملتے جلتے ہیں اور جن کے پاس موجودہ گاہک کے لیے ماڈل کی پیشین گوئی سے ملتے جلتے ادائیگی کے ریکارڈ ہیں۔ اس سے درخواست گزار کے خطرے کا اندازہ لگانے اور اس کی پیش گوئی کرنے میں مدد ملتی ہے۔ ماڈل کی پیشین گوئی اور اس کی وضاحت کی بنیاد پر کہ یہ سفارش کیسے پہنچی، قرض افسر زیادہ باخبر فیصلہ کر سکتا ہے۔
- AI وضاحتی 360 ٹول کٹ میں جنرلائزڈ لائنر رول ماڈل (GLRM) الگورتھم ڈیٹا سائنسدان کو وضاحت کی ایک بہتر سطح فراہم کرتا ہے کہ آیا ماڈل کو تعینات کیا جا سکتا ہے۔
روانی
- Spark کے ذریعے تقویت یافتہ IBM Watson® Studio میں لاگ ان کریں، IBM Cloud Object Storage شروع کریں، اور ایک پروجیکٹ بنائیں۔
- csv ڈیٹا فائل کو IBM Cloud Object Storage میں اپ لوڈ کریں۔
- واٹسن اسٹوڈیو نوٹ بک میں ڈیٹا فائل لوڈ کریں۔
- واٹسن اسٹوڈیو نوٹ بک میں AI Explainability 360 Toolkit اور Adversarial Robustness Toolbox انسٹال کریں۔
- تین مختلف اقسام کے صارفین کے لیے AI ماڈل کی وضاحت اور تشریح کے لیے تصور حاصل کریں۔
ہدایات
میں تفصیلی اقدامات تلاش کریں۔ پڑھیں فائل وہ اقدامات بتاتے ہیں کہ کیسے:
- IBM Cloud کے ساتھ ایک اکاؤنٹ بنائیں۔
- ایک نیا واٹسن اسٹوڈیو پروجیکٹ بنائیں۔
- ڈیٹا شامل کریں۔
- نوٹ بک بنائیں۔
- ڈیٹا فریم کے بطور ڈیٹا داخل کریں۔
- نوٹ بک چلائیں۔
- نتائج کا تجزیہ کریں۔
یہ کوڈ پیٹرن کا حصہ ہے۔ AI 360 ٹول کٹ: AI ماڈلز نے وضاحت کی۔ کیس سیریز کا استعمال کریں، جو اسٹیک ہولڈرز اور ڈویلپرز کو AI ماڈل لائف سائیکل کو مکمل طور پر سمجھنے اور باخبر فیصلے کرنے میں ان کی مدد کرتا ہے۔
ماخذ: https://developer.ibm.com/patterns/analyzing-fraud-prediction-ai-models/- اکاؤنٹ
- AI
- یلگورتم
- یلگوردمز
- ایپلی کیشنز
- فن تعمیر
- بینک
- جسم
- بادل
- کوڈ
- آپکا اعتماد
- مواد
- موجودہ
- اعداد و شمار
- ڈیٹا سائنسدان
- کھوج
- ترقی
- ڈویلپرز
- وضاحت کی صلاحیت
- قابل وضاحت AI۔
- بہاؤ
- دھوکہ دہی
- کس طرح
- کیسے
- HTTPS
- IBM
- آئی بی ایم کلاؤڈ
- بصیرت
- IT
- سیکھنے
- سطح
- قرض
- مشین لرننگ
- ماڈل
- آبجیکٹ اسٹوریج
- افسر
- دیگر
- پاٹرن
- کی پیشن گوئی
- پیشن گوئی
- پروفائلز
- منصوبے
- وجوہات
- ریکارڈ
- نتائج کی نمائش
- رسک
- سائنسدانوں
- سیریز
- So
- ذخیرہ
- کے نظام
- شفافیت
- بھروسہ رکھو
- صارفین
- تصور
- واٹسن
- واٹسن اسٹوڈیو
- ڈبلیو
- کام
- کام کرتا ہے