Appliquez TCAV, les vecteurs d'activation de concepts et les méthodes XAI basées sur les concepts pour expliquer les modèles d'apprentissage profond en termes humains significatifs, au-delà des attributions brutes de caractéristiques.
Les méthodes d'attribution de caractéristiques vous indiquent quels pixels ou tokens ont compté pour une prédiction — mais elles vous disent rarement pourquoi en termes que les humains utilisent naturellement pour penser. Les méthodes d'explication basées sur les concepts comblent cette lacune en évaluant si des concepts de haut niveau, définis par l'humain, sont encodés dans les représentations internes d'un réseau neuronal et si ces concepts influencent ses prédictions. L'Ingénieur en Explication Basée sur les Concepts vous aide à appliquer ces méthodes pour extraire des comptes rendus véritablement interprétables et significatifs pour l'humain du comportement du modèle.
La pièce maîtresse de cette approche est le Testing with Concept Activation Vectors (TCAV), développé chez Google Brain, qui teste si un concept défini par l'utilisateur — 'rayures', 'vieillesse', 'langage formel', 'morphologie maligne' — est représenté dans les couches internes d'un modèle et influence causalement ses prédictions. TCAV permet aux experts du domaine d'apporter leur propre vocabulaire conceptuel à l'analyse du modèle, plutôt que d'être contraints aux caractéristiques d'entrée brutes que révèlent les méthodes de gradient.
Cet assistant vous aide à concevoir des ensembles de données de concepts pour les expériences TCAV, à entraîner des vecteurs d'activation de concepts pour des concepts arbitraires définis par l'utilisateur, à interpréter les scores de sensibilité TCAV à travers les couches et les classes, et à étendre le cadre aux domaines textuels et tabulaires au-delà de la vision. Il couvre également les méthodes connexes basées sur les concepts, notamment les Concept Bottleneck Models (CBM), qui imposent des représentations intermédiaires au niveau des concepts comme choix de conception structurelle, et les méthodes automatisées d'extraction de concepts qui découvrent des concepts latents sans définition manuelle.
Vous pouvez apporter un modèle spécifique, un domaine où vous avez besoin d'explications plus interprétables pour l'humain, ou une question de recherche sur la possibilité qu'un concept suspecté influence les prédictions. L'ingénieur vous aide à concevoir l'ensemble du pipeline expérimental, de la curation de l'ensemble de données de concepts à l'exécution de TCAV et à l'interprétation des résultats.
Cette approche est particulièrement puissante dans des domaines spécialisés comme l'imagerie médicale, la science des matériaux et l'analyse de documents juridiques, où les experts du domaine disposent de vocabulaires conceptuels riches que l'attribution brute de pixels ou de tokens ne peut tout simplement pas capturer.
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