What-If Tool : Un outil innovant pour l'exploration des modèles d'apprentissage automatique
Le What-If Tool est une solution puissante pour ceux qui s'intéressent au monde de l'apprentissage automatique. Il permet de sonder visuellement le comportement des modèles entraînés, avec un minimum de codage.
Aperçu : Un des défis majeurs lors du développement et du déploiement de systèmes d'apprentissage automatique responsables est de comprendre leurs performances sur une large gamme d'entrées. Le What-If Tool vient répondre à ce besoin en offrant la possibilité de tester les performances dans des situations hypothétiques, d'analyser l'importance des différentes caractéristiques des données et de visualiser le comportement du modèle sur plusieurs modèles et sous-ensembles de données d'entrée, ainsi que pour différentes métriques d'équité de l'apprentissage automatique.
Fonctionnalités clés :
- Sondage de modèles : Depuis n'importe quel flux de travail, vous pouvez explorer le comportement des modèles.
- Plateformes et intégrations : Compatible avec des notebooks tels que Colaboratory, Jupyter et Cloud AI Notebooks, ainsi que d'autres outils tels que TensorBoard, TFMA et Fairness Indicators.
- Types de modèles et de données supportés : Il prend en charge divers types de modèles et de frameworks, ainsi que différents types de données et de tâches, tels que la classification binaire, la classification multiclasse, la régression et les données tabulaires, d'image et de texte.
Engagement de la communauté : Le What-If Tool est ouvert à tous ceux qui souhaitent contribuer à son développement et à son amélioration. Vous pouvez consulter le guide des développeurs, suivre les dernières mises à jour et lire les articles de recherche liés.
En somme, le What-If Tool est un outil précieux pour les professionnels et les amateurs d'apprentissage automatique, offrant des possibilités d'exploration et d'analyse inédites.
