Explainable AI
AI ที่โปร่งใสและสามารถตีความได้
เปิดกล่องดำของ AI เพื่อให้เข้าใจการตัดสินใจและสร้างความเชื่อมั่น
เข้าใจการทำงาน
อธิบายผลลัพธ์
สร้างความน่าเชื่อถือ
ตรวจสอบการตัดสินใจ
เทคนิค Explainable AI
วิธีการแบบ Model-Agnostic
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
- • อธิบายการทำนายเฉพาะ instance
- • สร้างโมเดลง่ายในบริเวณใกล้เคียง
- • ใช้ได้กับทุกประเภทโมเดล
SHAP (SHapley Additive exPlanations)
- • คำนวณค่าความสำคัญของ feature
- • ใช้หลักการ Game Theory
- • อธิบายได้ทั้ง global และ local
Permutation Importance
- • วัดผลกระทบเมื่อสับเปลี่ยน feature
- • ไม่ต้องการโมเดลใหม่
- • เข้าใจง่ายและเร็ว
วิธีการเฉพาะโมเดล
Attention Mechanisms
- • แสดงจุดที่โมเดลให้ความสนใจ
- • ใช้ใน Transformer และ RNN
- • สามารถ visualize ได้
Gradient-based Methods
- • Saliency Maps สำหรับรูปภาพ
- • Grad-CAM และ Integrated Gradients
- • อธิบายการตัดสินใจ pixel-level
Feature Visualization
- • แสดงการเรียนรู้ของ neuron
- • สร้างภาพที่กระตุ้น feature
- • เข้าใจการทำงานของ layer
เครื่องมือและไลบรารี
Python Libraries
SHAP
อธิบายโมเดล ML ใดๆ
LIME
อธิบายการทำนายเฉพาะ
ELI5
อธิบายแบบง่าย
Visualization
TensorBoard
ติดตามการฝึกสอน
Yellowbrick
วิเคราะห์โมเดล ML
What-If Tool
สำรวจโมเดลแบบ interactive
Enterprise
IBM Watson OpenScale
ติดตามและอธิบาย AI
Azure ML Interpretability
เครื่องมือ Microsoft
Google Explainable AI
แพลตฟอร์ม Cloud
การประยุกต์ใช้งาน
ด้านการแพทย์และสุขภาพ
การวินิจฉัยโรค
อธิบายเหตุผลการวินิจฉัยจากภาพเอกซเรย์ หรือ MRI
การแนะนำการรักษา
อธิบายเหตุผลในการเลือกยาและการรักษา
การพยากรณ์ความเสี่ยง
อธิบายปัจจัยเสี่ยงและความน่าจะเป็นของโรค
ด้านการเงินและธุรกิจ
การประเมินความเสี่ยงสินเชื่อ
อธิบายเหตุผลการอนุมัติหรือปฏิเสธสินเชื่อ
การตรวจจับการฉ้อโกง
อธิบายเหตุผลที่ธุรกรรมถูกจัดเป็นการฉ้อโกง
การลงทุนอัลกอริทึม
อธิบายเหตุผลการตัดสินใจซื้อขายหลักทรัพย์
แนวทางปฏิบัติที่ดี
1 เลือกวิธีการที่เหมาะสม
- • ใช้ LIME สำหรับการอธิบายเฉพาะ
- • ใช้ SHAP สำหรับการอธิบายรวม
- • พิจารณาประเภทข้อมูลและโมเดล
2 ตรวจสอบความถูกต้อง
- • เปรียบเทียบหลายวิธีการ
- • ทดสอบกับ domain expert
- • ใช้ synthetic data ตรวจสอบ
3 สื่อสารอย่างชัดเจน
- • ปรับภาษาให้เหมาะกับผู้ใช้
- • ใช้ visualization ที่เข้าใจง่าย
- • ระบุข้อจำกัดของการอธิบาย
4 พัฒนาอย่างต่อเนื่อง
- • รวบรวม feedback จากผู้ใช้
- • ปรับปรุงวิธีการอธิบาย
- • ติดตามงานวิจัยใหม่
พร้อมสร้าง AI ที่อธิบายได้?
ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้าน XAI และการสร้างความโปร่งใสในระบบ AI