تحلیل ارزش شاپلی (Shapley Value) برای مدل‌های یادگیری ماشین

معرفی دوره: تحلیل ارزش شاپلی (Shapley Value) برای مدل‌های یادگیری ماشین در MATLAB

ارزش شاپلی (Shapley Value) یکی از مفاهیم کلیدی در حوزه قابلیت توضیح مدل‌های یادگیری ماشین (Model Explainability) است که به ما کمک می‌کند تا سهم و تاثیر هر ویژگی (Feature) بر پیش‌بینی مدل را اندازه‌گیری کنیم. این دوره به بررسی عملی این مفهوم برای مدل‌های رگرسیون (Regression) و طبقه‌بندی (Classification) در محیط MATLAB می‌پردازد و روش‌های مختلف تحلیل، از جمله نمودارهای خلاصه (Summary Plot) و مقایسه تأثیر ویژگی‌ها را آموزش می‌دهد. Shapley values بر اساس نظریه بازی‌ها به دنبال تخصیص تأثیرات منصفانه و دقیق هر ورودی در پیش‌بینی‌های مدل است. این مقادیر به ما کمک می‌کنند تا به طور شفاف و قابل فهم بیان کنیم که چگونه هر ویژگی ورودی باعث تغییر در خروجی مدل می‌شود، حتی در مدل‌هایی که پیچیده و غیرقابل تفسیر هستند.

تفسیرپذیری (Interpretability) و توضیح‌پذیری (Explainability) دو مفهوم اساسی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند که اگرچه مرتبط به نظر می‌رسند، اما تفاوت‌های مهمی با یکدیگر دارند.

حتما قبل از سفارش معرفی دوره را مشاهده بقرمایید.

---

1. تفسیرپذیری (Interpretability)

• تعریف:
  تفسیرپذیری به توانایی درک مستقیم و شهودی از نحوه عملکرد یک مدل یادگیری ماشین اشاره دارد. این مفهوم بر روی سادگی و شفافیت مدل تأکید دارد، به طوری که بتوان بدون استفاده از ابزارهای خاص، اثر ویژگی‌های ورودی را بر خروجی مدل توضیح داد.
• ویژگی‌ها:
  • مدل‌هایی با تفسیرپذیری بالا ساده و شفاف هستند، مانند رگرسیون خطی (Linear Regression) یا درخت تصمیم (Decision Tree).
  • نیازی به ابزارهای اضافی برای درک مدل نیست.
  • ارتباط میان ورودی‌ها و خروجی‌ها به وضوح مشخص است.
• مثال:
  در یک مدل رگرسیون خطی (Linear Regression)، ضرایب نشان می‌دهند که هر ویژگی ورودی (Input Feature) چگونه بر خروجی تأثیر می‌گذارد. به عنوان مثال، ضریب مثبت نشان‌دهنده افزایش خروجی با افزایش مقدار ویژگی است.

---

2. توضیح‌پذیری (Explainability)

• تعریف:
  توضیح‌پذیری به توانایی ارائه توضیحات ساده و قابل فهم برای پیش‌بینی‌های مدل‌های پیچیده اشاره دارد. در این حالت، مدل‌ها معمولاً به صورت ذاتی شفاف نیستند و برای درک عملکردشان نیاز به استفاده از ابزارها و تکنیک‌های خاص داریم.
• ویژگی‌ها:
  • بیشتر در مدل‌های پیچیده مانند شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) یا جنگل تصادفی (Random Forest) کاربرد دارد.
  • توضیحات اغلب با استفاده از روش‌های پس‌پردازشی (Post-hoc) ارائه می‌شوند.
  • ابزارهایی مانند Shapley Values یا LIME برای کمک به توضیح عملکرد این مدل‌ها استفاده می‌شوند.
• مثال:
  در یک شبکه عصبی عمیق (Deep Neural Network) که برای پیش‌بینی دسته‌بندی تصاویر استفاده می‌شود، ابزارهایی مانند نقشه‌های گرما (Heatmaps) می‌توانند بخش‌هایی از تصویر که بیشترین تأثیر را در تصمیم‌گیری مدل داشتند، نشان دهند.

---

تفاوت کلیدی:

• تفسیرپذیری (Interpretability): به وضوح و شفافیت خود مدل مرتبط است و بیشتر برای مدل‌های ساده کاربرد دارد.
• توضیح‌پذیری (Explainability): به ارائه توضیحات قابل فهم برای مدل‌های پیچیده تمرکز دارد و نیازمند تکنیک‌ها و ابزارهای خاص است.

به عبارت دیگر، تفسیرپذیری ذاتاً در مدل وجود دارد، در حالی که توضیح‌پذیری برای درک عملکرد مدل ایجاد می‌شود. و شپلی (Shapley) به گروه توضیح‌پذیری (Explainability) تعلق دارد.

توضیح‌پذیری به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و روش‌ها گفته می‌شود که به ما کمک می‌کنند تا مدل‌های پیچیده را قابل فهم کنیم. Shapley values یکی از این تکنیک‌ها است که برای توضیح نحوه تأثیر هر ویژگی (یا ورودی) در پیش‌بینی‌های یک مدل پیچیده استفاده می‌شود.

---

اهداف دوره:

1. آشنایی با مفهوم ارزش شاپلی و اهمیت آن در تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین.
2. محاسبه و تحلیل ارزش شاپلی برای مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی.
3. رسم و تحلیل نمودارهای خلاصه (Summary Plot) برای نمایش تأثیر ویژگی‌ها.
4. استفاده از روش‌های محاسباتی مختلف، مانند Interventional Kernel و Conditional Kernel، برای محاسبه شاپلی.

---

سرفصل‌های دوره:

1. مقدمه‌ای بر ارزش شاپلی (Shapley Value)

• مفهوم ارزش شاپلی در یادگیری ماشین.
• کاربرد ارزش شاپلی در تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین.
• بررسی روش‌های محاسبه شاپلی:
  • Interventional Kernel.
  • Conditional Kernel.

2. محاسبه ارزش شاپلی برای مدل‌های رگرسیون (Regression)

• بارگذاری و آماده‌سازی داده‌ها.
• آموزش مدل رگرسیون با استفاده از SVR (Support Vector Regression).
• محاسبه شاپلی برای یک نقطه خاص (Query Point) از داده‌های ورودی.
• رسم و تفسیر نمودار شاپلی برای مدل رگرسیون.

3. محاسبه ارزش شاپلی برای مدل‌های طبقه‌بندی (Classification)

• بارگذاری داده‌های طبقه‌بندی (مانند مجموعه داده Ionosphere).
• آموزش مدل طبقه‌بندی با استفاده از Linear Classification.
• محاسبه شاپلی برای نمونه‌های طبقه‌بندی شده.
• مقایسه روش‌های Interventional Kernel و Conditional Kernel.
• رسم و تفسیر نمودار شاپلی برای پیش‌بینی کلاس‌ها.

4. تحلیل تأثیر ویژگی‌ها با نمودار خلاصه (Summary Plot)

• نحوه محاسبه ماتریس شاپلی برای تمام نمونه‌های داده.
• مرتب‌سازی ویژگی‌ها بر اساس تأثیر میانگین (Mean Absolute Shapley Value).
• رسم نمودار خلاصه (Summary Plot) برای نمایش تأثیر ویژگی‌ها:
  • تأثیر کلی ویژگی‌ها بر پیش‌بینی مدل.
  • نمایش تراکم (Density) و رنگ‌بندی بر اساس مقادیر ویژگی‌ها.

5. توسعه نمودارهای رنگی پیشرفته برای تحلیل شاپلی

• طراحی و اعمال Colormap اختصاصی برای نمایش دقیق‌تر تأثیر ویژگی‌ها.
• رسم نمودارهای رنگی برای تحلیل تأثیر ویژگی‌ها بر پیش‌بینی مدل.

---

خروجی‌های دوره:

1. توانایی محاسبه و تحلیل ارزش شاپلی برای مدل‌های مختلف یادگیری ماشین.
2. مهارت در پیاده‌سازی تحلیل شاپلی در MATLAB.
3. تسلط بر نحوه رسم و تفسیر نمودارهای شاپلی و نمودارهای خلاصه.
4. یادگیری نحوه استفاده از ابزارهای MATLAB برای تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین.

---

مخاطبان دوره:

• پژوهشگران و دانشجویان حوزه یادگیری ماشین.
• افرادی که به تفسیر و تحلیل مدل‌های یادگیری ماشین علاقه‌مند هستند.
• برنامه‌نویسان و متخصصان MATLAB که به دنبال درک و استفاده از ابزارهای تحلیلی جدید هستند.

---

مدرس دوره: حسن سعادتمند

• بیش از 250 دوره آموزشی در MATLAB و پایتون.
• بیش از 15 سال تجربه در زمینه مهندسی کنترل و بهینه‌سازی.

اطلاعات تماس:

• تلگرام: t.me/matlabanyone
• ایمیل: h.saadatmand22@yahoo.com
• وب‌سایت: matlablearning.com
• تلفن: 09155137038

---

مدت زمان دوره:  حدود 1 ساعت و 15 دقیقه