Vysvětlitelnost textu a obrázků pomocí LIME

Explainable AI v Pythonu

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Textové modely

Zpracování a interpretace psaného textu
Příklad: Analýza sentimentu
Modely černé skříňky
LimeTextExplainer tyto modely vysvětluje
- Zjišťuje vliv každého slova na predikci

Model analýzy sentimentu přijímá uživatelskou recenzi a předpovídá odpovídající sentiment ('Pozitivní' nebo 'Negativní').

LIME text explainer

from lime.lime_text import LimeTextExplainer


text_instance = 
"This product has great features but a poor design."


def model_predict(instance):
  ...
  return class_probabilities


explainer = LimeTextExplainer()

exp = explainer.explain_instance(

  text_instance,

  model_predict

)


exp.as_pyplot_figure()

Obrázkové modely

Velmi komplexní
Interpretace vizuálních dat
Příklad: Klasifikace potravin
LimeImageExplainer tyto modely vysvětluje
- Zjišťuje, které části obrázku ovlivňují predikce

Model klasifikace potravin přijímá obrázek pizzy a předpovídá, jaký typ jídla je na obrázku.

LIME image explainer

from lime.lime_image import LimeImageExplainer


explainer = LimeImageExplainer()

explanation = explainer.explain_instance(

  image,

  model_predict,

  num_samples=50

)


temp, _ = explanation.get_image_and_mask(

  explanation.top_labels[0],

  hide_rest=True

)

Obrázek zmrzliny.

LIME image explainer

from lime.lime_image import LimeImageExplainer

explainer = LimeImageExplainer()
explanation = explainer.explain_instance(
  image, 
  model_predict,  
  num_samples=50
)

temp, _ = explanation.get_image_and_mask(
  explanation.top_labels[0], 
  hide_rest=True
)

plt.imshow(temp)

Obrázek zmrzliny s méně relevantními oblastmi zakrytými černou barvou.

Pojďme si procvičit!

Explainable AI v Pythonu