L’Intelligenza Artificiale (AI) sta rapidamente diventando una parte integrante delle nostre vite, influenzando molteplici settori fra cui: sanità, finanza, commercio, trasporto, ecc.. Tuttavia, con il crescente impatto dell’AI, sorge la necessità di rendere questa tecnologia sempre più comprensibile e trasparente in modo da aumentare la fiducia verso la tecnologia stessa. L’esponenziale crescita delle performance dei modelli di AI è accompagnata, quindi, dall’esigenza sempre maggiore di poter interpretare i risultati prodotti e di saper spiegare le decisioni prese dagli algoritmi. Per questi motivi, l’Explainable AI (XAI) sta diventando sempre più cruciale. In questo contesto, strumenti come Dataiku emergono come risorse fondamentali, consentendo una gestione trasparente e responsabile dell’Intelligenza Artificiale.
Cos'è l'Explainable AI?
Modelli come la regressione lineare o gli alberi decisionali possiedono intrinsecamente una grande spiegabilità e i risultati prodotti sono facilmente interpretabili. Al contrario, modelli più complessi e performanti, come le reti neurali, sono molto più difficili da comprendere e interpretare. Per questo motivo, tali modelli sono spesso definiti “black box”. Nella scelta tra questi algoritmi è necessario affrontare il cosiddetto trade-off tra accuratezza e interpretabilità.
Si inserisce in questo contesto l’Explainable AI (XAI), ovvero l’insieme di algoritmi, metodi e processi che aiutano a spiegare il funzionamento dei modelli AI in modo chiaro e forniscono strumenti per interpretare anche i risultati di modelli complessi. L’intelligenza artificiale spiegabile è una degli elementi necessari per poter implementare soluzioni AI responsabili, ovvero sistemi basati sulla trasparenza e sulla fiducia degli utenti e che tengono conto delle implicazioni etiche.
Per ulteriori approfondimenti su questi temi, vi suggeriamo di leggere i nostri articoli su Explainable AI e Responsible AI.
Gli strumenti di Dataiku
Dataiku, una piattaforma all’avanguardia nell’ambito di data science e machine learning, offre una serie di funzionalità che supportano l’Explainable AI. Attraverso l’integrazione di diverse tecniche e strumenti, Dataiku offre un approccio robusto per interpretare e spiegare le predizioni complesse dei modelli, fornendo agli utenti un’analisi chiara delle variabili influenti e dei percorsi decisionali.
I tool di XAI sono integrati dentro le soluzioni di machine learning e sono accessibili da utenti tecnici e non. Inoltre, la piattaforma supporta gli utenti nella creazione di documentazione, generando automaticamente file con informazioni sui modelli e sulla loro costruzione.
Di seguito, alcuni degli strumenti messi a disposizione da Dataiku per creare soluzioni di Explainable AI.
- Feature Importance: ogni modello di machine learning propone un grafico in cui viene misurato l’impatto di ogni variabile sulle previsioni del modello. Inoltre, è possibile visualizzare tale indicazione per i singoli punti del dataset di test e come funzione di una singola variabile.
- Partial dependence plot: questo tipo di grafico permette di capire come evolve la probabilità di appartenere ad una classe di outcome al variare di una certa variabile. In una churn analysis, la partial dependence ci aiuterebbe a rispondere a domande del tipo: “Come cambia la probabilità di abbandono dei clienti al variare dell’età?”
- Subpopulation analysis: questo strumento dà visione delle performance del modello per differenti sottogruppi di dati. Potremmo vedere, ad esempio, se il modello ha ottenuto un’accuratezza previsionale simile tra maschi e femmine. Questo tipo di analisi riduce il rischio di portare in produzione modelli distorti per una certa sottopopolazione.
- Individual prediction explanations: attraverso il valore di Shapley o con metodo ICE (Individual Conditional Expectation), Dataiku permette di capire quali sono le variabili che più hanno impattato la previsione dell’outcome sui singoli individui.
- What-if analysis e simulazione: impostando i valori di input, l’utente può simulare una o più nuove osservazioni e valutare le previsioni del modello e le variabili di maggior impatto sui nuovi dati.
Perchè implementare l’Explainable AI?
In conclusione, l’Explainable AI è fondamentale per garantire la trasparenza e la responsabilità nell’uso dell’Intelligenza Artificiale. Dataiku si pone all’avanguardia di questo sforzo, offrendo strumenti e metodologie per integrare l’XAI nei processi decisionali aziendali. Attraverso l’integrazione di diverse tecniche di Explainable AI, Dataiku offre un approccio robusto per interpretare e spiegare le predizioni complesse dei modelli, fornendo agli utenti un’analisi chiara delle variabili influenti e dei percorsi decisionali.
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