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A New Approach to an Old AI Problem
BCG has developed a new tool that deciphers how a "black box" AI algorithm makes its predictions.
2.0 now available
Open-Source Library for AI Model Explainability
Inteligência artificial pode prever resultados, mas seu funcionamento interno pode ser um mistério. Facet, uma biblioteca de código aberto por BCG X, rachaduras algoritmos complexos de AI, descobrindo como as variáveis contribuem para o raciocínio de um modelo-e como você pode obter melhores resultados. A IA preditiva não é uma bola de cristal mágica. É baseado na ciência e tem um longo histórico. Mas para muitos líderes empresariais, a analogia levanta um ponto. Sem entender os algoritmos complexos de aprendizado de máquina (ML), como podemos realmente confiar nos modelos-apenas com as estratégias base sobre eles? Isso ajuda os cientistas de dados a evitar má interpretações comuns dos modelos de ML. E revela as variáveis que mais importam. Ao explicar a IA, a faceta informa - e melhora - a decisões para a ciência de dados e os negócios.
Predictive AI is not a magic crystal ball. It’s based on science and has a long track record. But for many business leaders, the analogy does raise a point. Without understanding complex machine-learning (ML) algorithms, how can we truly trust the models—let alone base strategies upon them?
Facet, an open-source library by BCG X, takes a unique approach, showing how relevant features interact to determine key outcomes. This helps data scientists avoid common misinterpretations of ML models. And it reveals the variables that matter most. By explaining AI, Facet informs—and improves—decision making for both data science and the business.
Facet, an open-source library by BCG X, takes a unique approach, showing how relevant features interact to determine key outcomes. This helps data scientists avoid common misinterpretations of ML models. And it reveals the variables that matter most. By explaining AI, Facet informs—and improves—decision making for both data science and the business.
Como a faceta funciona
analisando padrões e fazendo previsões, os algoritmos AI ajudam a avançar tudo, desde a eficiência da fabricação até o impacto social. Mas, à medida que os modelos de IA se tornam mais complexos, é mais difícil entender como eles chegam às suas conclusões. Esse conhecimento é crucial, pois quando você sabe o que está impulsionando um resultado, você sabe o que melhorar - e onde otimizar - obter melhores resultados. Inspeção
Facet delivers insights on the workings of AI in two ways:
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Model Inspection
Model Inspection
Aplicando uma interpretação geométrica exclusiva dos modelos ML, a faceta avalia como as variáveis interagem; Isso transforma a explicação dos modelos de ML, pois as variáveis geralmente atuam de maneira redundante ou sinérgica. Compreender essas dependências tem sido difícil, levando a interpretações distorcidas dos modelos de ML. Ao descobrir esses relacionamentos, a faceta revela as verdadeiras contribuições de cada variável. Os algoritmos de simulação da faceta permitem que os cientistas de dados executem cenários do que-se-experimentos virtuais para descobrir como a mudança dos parâmetros-chave afeta os resultados previstos. Ao ajudar os usuários a identificar os parâmetros que mais importam, a faceta fornece um roteiro para obter resultados ainda melhores. variáveis interagem; Isso transforma a explicação dos modelos de ML, pois as variáveis geralmente atuam de maneira redundante ou sinérgica. Compreender essas dependências tem sido difícil, levando a interpretações distorcidas dos modelos de ML. Ao descobrir esses relacionamentos, a faceta revela as verdadeiras contribuições de cada variável. Os algoritmos de simulação da faceta permitem que os cientistas de dados executem cenários do que-se-experimentos virtuais para descobrir como a mudança dos parâmetros-chave afeta os resultados previstos. Ao ajudar os usuários a identificar os parâmetros mais importantes, a faceta fornece um roteiro para obter resultados ainda melhores. Projetamos faceta para facilitar o uso dos cientistas de dados. Mas os benefícios se estendem por uma organização. Principal entre eles:
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Model Simulation
Model Simulation
Once you know the critical variables and how they’re connected, you’re ready to optimize them. Facet's simulation algorithms let data scientists run what-if scenarios—virtual experiments to discover how changing key parameters affects predicted outcomes. By helping users identify the parameters that matter most, Facet provides a roadmap for achieving even better outcomes.
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Model Inspection
Applying a unique geometric interpretation of ML models, Facet assesses how the variables interact; this transforms the explainability of ML models, as variables often act in a redundant or synergistic way. Understanding these dependencies has been difficult, leading to distorted interpretations of ML models. By uncovering these relationships, Facet reveals the true contributions of each variable.
Model Simulation
Once you know the critical variables and how they’re connected, you’re ready to optimize them. Facet's simulation algorithms let data scientists run what-if scenarios—virtual experiments to discover how changing key parameters affects predicted outcomes. By helping users identify the parameters that matter most, Facet provides a roadmap for achieving even better outcomes.
Benefits
We designed Facet for easy use by data scientists. But the benefits extend across an organization. Chief among them:
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Confie em AI
Ao abrir a caixa preta dos algoritmos AI, a faceta traz um novo nível de transparência. Ele adiciona mais nuances e contexto para modelar explicações, olhando para todos os elementos como um todo interconectado. Quando os líderes empresariais entendem o que está por trás de uma previsão, é provável que se sintam confiantes alinhando sua estratégia, esforços e recursos com ela. Eles também são mais propensos a estender o alcance da IA. Seja o objetivo de reduzir custos, aumentar a velocidade, melhorar o rendimento ou melhor atender clientes, pacientes ou constituintes, as organizações podem focar seus esforços de melhoria com precisão cirúrgica. -
Focused Efforts
By clarifying the roles that key parameters play, and testing what-if scenarios, Facet points the way to better results. Whether the goal is to cut costs, boost speed, improve yield, or better serve customers, patients, or constituents, organizations can focus their improvement efforts with surgical precision. -
AI responsável AI
Como diz o ditado, com grande poder vem uma grande responsabilidade. E, à medida que os algoritmos de IA se tornam cada vez mais complexos, é fundamental que a comunidade empresarial esteja vigilante na detecção - e eliminando - o viés de desvantagem. Através de sua interpretação dos modelos de ML, a faceta fosters Responsável ai e tomada de decisão objetiva. valor. A empresa usou a biblioteca explicável de fonte aberta da Facet para identificar parâmetros com o maior impacto na produção, entender seus relacionamentos e dependências e conduzir simulações o que é para encontrar os valores ideais para maximizar o volume de produção. análise. Aqui estão alguns de nossos especialistas em algoritmos AI. Visite Facet no Github
Our Client’s Success with Facet
Maximizing production output of a pharmaceutical drug is a crucial goal, as it expands access to treatment while creating more value. The company used Facet's explainable AI open-source library to identify parameters with the biggest impact on output, understand their relationships and dependencies, and conduct what-if simulations to find the optimal values for maximizing production volume.
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Consulte nosso código e guia para colocá -lo em funcionamento com faceta. Decifra como um algoritmo AI de "caixa preta" faz suas previsões. MAIS
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