¿Cómo se puede hacer que los modelos de aprendizaje automático sean transparentes y explicables en la arquitectura de software?

2 ¿Por qué es importante la arquitectura de software?

La arquitectura de software es el diseño y la organización de alto nivel de un sistema de software, incluidos sus componentes, interfaces, interacciones y principios. La arquitectura de software afecta a la facilidad o dificultad de desarrollar, mantener, probar, implementar y escalar un sistema de software. La arquitectura de software también influye en la transparencia y la explicabilidad de un modelo de aprendizaje automático, ya que define cómo se integra, se accede, se supervisa y se evalúa el modelo dentro del sistema. Una buena arquitectura de software puede facilitar la transparencia y la explicabilidad al proporcionar formas claras y coherentes de comunicar, documentar y visualizar el modelo y sus resultados.

3 ¿Cómo diseñar para la transparencia?

Una forma de diseñar para la transparencia es seguir el principio del menor asombro, lo que significa que el modelo debe comportarse como se espera y evitar sorprender o confundir a los usuarios o desarrolladores. Esto se puede lograr eligiendo modelos, características y parámetros apropiados e interpretables, y proporcionando mecanismos de retroalimentación y validación. Por ejemplo, puede usar modelos simples o lineales en lugar de complejos o no lineales, usar características relevantes para el dominio y legibles por humanos en lugar de abstractas u oscuras, y usar hiperparámetros que reflejen el contexto y las restricciones del problema. También puede utilizar técnicas como las pruebas unitarias, el registro, la depuración y la auditoría para supervisar y comprobar el rendimiento y el comportamiento del modelo.

4 ¿Cómo diseñar para la explicabilidad?

Otra forma de diseñar para la explicabilidad es seguir el principio de human-in-the-loop, lo que significa que el modelo debe involucrar y empoderar a los usuarios humanos o partes interesadas en el proceso de toma de decisiones. Esto se puede lograr proporcionando explicaciones que sean relevantes, comprensibles y procesables para el público objetivo, y permitiendo mecanismos de retroalimentación e interacción. Por ejemplo, puede utilizar técnicas como la importancia de las características, las gráficas de dependencia parcial, los contrafactuales o la generación de lenguaje natural para explicar los resultados y fundamentos del modelo, y utilizar técnicas como interfaces de usuario, paneles o chatbots para permitir a los usuarios consultar, explorar o modificar el modelo o sus resultados.

5 ¿Cómo implementar la transparencia y la explicabilidad?

A la hora de implementar la transparencia y la explicabilidad en su arquitectura de software, hay muchas herramientas y marcos de trabajo que hay que tener en cuenta. Por ejemplo, el análisis de modelos de TensorFlow proporciona métricas y visualizaciones para evaluar y comprender los modelos de TensorFlow. SHAP utiliza la teoría de juegos para medir y explicar el impacto de las características en las predicciones de los modelos. LIME utiliza aproximaciones locales para explicar las predicciones de cualquier modelo, mientras que ELI5 ofrece explicaciones fáciles de usar y personalizables para varios modelos y tareas. Skater es una biblioteca que utiliza métodos independientes del modelo y específicos del modelo para interpretar y explicar los modelos. Estas herramientas se pueden utilizar como componentes independientes o como parte de una canalización o plataforma más grande.