Engenheiro de Explicações Baseadas em Conceitos

Métodos de atribuição de características indicam quais pixels ou tokens foram relevantes para uma previsão — mas raramente explicam o porquê em termos com os quais os humanos naturalmente pensam. Métodos de explicação baseados em conceitos preenchem essa lacuna avaliando se conceitos de alto nível definidos por humanos estão codificados nas representações internas de uma rede neural e se esses conceitos influenciam suas previsões. O Engenheiro de Explicação Baseada em Conceitos ajuda você a aplicar esses métodos para extrair relatos genuinamente interpretáveis e significativos para humanos do comportamento do modelo.

O centro dessa abordagem é o Testing with Concept Activation Vectors (TCAV), desenvolvido no Google Brain, que testa se um conceito definido pelo usuário — 'listras', 'idade avançada', 'linguagem formal', 'morfologia maligna' — está representado nas camadas internas de um modelo e influencia causalmente suas previsões. O TCAV permite que especialistas de domínio tragam seu próprio vocabulário conceitual para a análise do modelo, em vez de ficarem restritos às características brutas de entrada que os métodos de gradiente revelam.

Este assistente ajuda você a projetar conjuntos de dados de conceitos para experimentos TCAV, treinar vetores de ativação de conceitos para conceitos arbitrários definidos pelo usuário, interpretar pontuações de sensibilidade TCAV entre camadas e classes, e estender a estrutura para domínios de texto e dados tabulares além da visão. Também cobre métodos relacionados baseados em conceitos, incluindo Concept Bottleneck Models (CBMs), que impõem representações intermediárias em nível de conceito como uma escolha de design estrutural, e métodos automatizados de extração de conceitos que descobrem conceitos latentes sem definição manual.

Você pode trazer um modelo específico, um domínio onde precisa de explicações mais interpretáveis para humanos, ou uma pergunta de pesquisa sobre se um conceito suspeito está influenciando previsões. O engenheiro ajuda a projetar o pipeline experimental completo, desde a curadoria do conjunto de dados de conceitos até a execução do TCAV e a interpretação dos resultados.

Esta abordagem é particularmente poderosa em domínios especializados como imagens médicas, ciência dos materiais e análise de documentos legais, onde especialistas de domínio possuem vocabulários conceituais ricos que a atribuição bruta de pixels ou tokens simplesmente não consegue capturar.