Интерпретируемость ML моделей для конечного пользователя: где нужна на практике и что делать
Где нужна на практике
Мы недавно рассмотрели ключевых пользователей интерпретации ML-моделей и различия в их потребностях в интерпретации.
На практике - и в рамках концепции Reliable ML - ключевой целью работы над моделью является ее итоговое применение в бизнес-процессах и финансовая польза от этого применения. Следовательно, ключевыми целями интерпретации являются цели бизнес-заказчика (финансовая польза) и пользователя ML-решения (корректное применение в бизнес-процессе).
При этом чаще всего и бизнес-заказчик и пользователь ML-решения формулируют требования и участвуют в приемке решения совместно, поэтому для простоты в некоторой литературе их называют конечными пользователями модели.
В каких блоках цикла управления продуктом продвинутой аналитики интерпретируемость моделей машинного обучения для конечного пользователя вашей модели становится важной? Поделимся своим видением.
В отдельных случаях критично думать об интерпретируемости уже на этапе разработки MVP. Особенно, когда нужно «продать» ваше решение конечному пользователю, или при очень высокой цене ошибки, когда без интерпретируемости моделей бизнес не готов идти даже на проведение пилота.
Но наиболее важное значение интерпретируемость имеет на этапах внедрения решения и мониторинга модельного риска. То есть, понятность модели конечным пользователям приобретает критическое значение именно тогда, когда модель доказала свою эффективность по итогам пилотного эксперимента и было принято решение о ролл-ауте (масштабировании модели на все целевые объекты).
Что именно становится важным?
- Доверие к результату. Принятие решений моделью должно быть понятно бизнесу как в целом (global interpretation), так и на отдельных примерах (local interpretation).
В случае низкого доверия к работе модели и к её логике принятия решений (модель позиционируется или воспринимается как черный ящик) сильно возрастают трудности с интеграцией модели в бизнес-процесс и обучением конечных пользователей ее использованию. Попросту говоря, моделью не хотят пользоваться, нарушают рекомендации, а если что-то идет не так, то виновата всегда модель. Особенно, если решение о ее ролл-ауте в итоге было принято сверху.
И наоборот, высокое доверие к модели способствует ее корректному применению и эффективной и быстрой интеграции в бизнес-процессы.
- Применимость модели в реальных условиях. Реальные условия, в которых работает модель, всегда так или иначе отличаются от тех, на которых она строилась. Кажется, что это уже ни для кого не секрет на фоне большого числа форс-мажорных событий последних лет.
Понятность модели конечному пользователю в продуктиве – как модель пришла к конкретному результату (данные, факторы, логика работы, итоговый прогноз/рекомендация) – снижает риск некорректного применения модели на новых данных, при сложных кейсах, в меняющейся среде. В случае аномального поведения модели человек, которому понятна модель, с большей вероятностью исправит или предотвратит неправильное решение. Митигации риска аномального поведения модели с технической стороны также очень помогают системы мониторинга модельного риска. О них мы поговорим в отдельных постах.
- Информативность для бизнес-процесса. Конечному пользователю должно быть понятно, что делать при виде результата работы модели. Именно это называют информативностью. То есть, для работы в боевых условиях чаще всего критически важно, чтобы результат работы был не просто красивыми сведениями, а содержал конкретную рекомендацию к действию (push to action).
#interpretable_ml #business
Где нужна на практике
Мы недавно рассмотрели ключевых пользователей интерпретации ML-моделей и различия в их потребностях в интерпретации.
На практике - и в рамках концепции Reliable ML - ключевой целью работы над моделью является ее итоговое применение в бизнес-процессах и финансовая польза от этого применения. Следовательно, ключевыми целями интерпретации являются цели бизнес-заказчика (финансовая польза) и пользователя ML-решения (корректное применение в бизнес-процессе).
При этом чаще всего и бизнес-заказчик и пользователь ML-решения формулируют требования и участвуют в приемке решения совместно, поэтому для простоты в некоторой литературе их называют конечными пользователями модели.
В каких блоках цикла управления продуктом продвинутой аналитики интерпретируемость моделей машинного обучения для конечного пользователя вашей модели становится важной? Поделимся своим видением.
В отдельных случаях критично думать об интерпретируемости уже на этапе разработки MVP. Особенно, когда нужно «продать» ваше решение конечному пользователю, или при очень высокой цене ошибки, когда без интерпретируемости моделей бизнес не готов идти даже на проведение пилота.
Но наиболее важное значение интерпретируемость имеет на этапах внедрения решения и мониторинга модельного риска. То есть, понятность модели конечным пользователям приобретает критическое значение именно тогда, когда модель доказала свою эффективность по итогам пилотного эксперимента и было принято решение о ролл-ауте (масштабировании модели на все целевые объекты).
Что именно становится важным?
- Доверие к результату. Принятие решений моделью должно быть понятно бизнесу как в целом (global interpretation), так и на отдельных примерах (local interpretation).
В случае низкого доверия к работе модели и к её логике принятия решений (модель позиционируется или воспринимается как черный ящик) сильно возрастают трудности с интеграцией модели в бизнес-процесс и обучением конечных пользователей ее использованию. Попросту говоря, моделью не хотят пользоваться, нарушают рекомендации, а если что-то идет не так, то виновата всегда модель. Особенно, если решение о ее ролл-ауте в итоге было принято сверху.
И наоборот, высокое доверие к модели способствует ее корректному применению и эффективной и быстрой интеграции в бизнес-процессы.
- Применимость модели в реальных условиях. Реальные условия, в которых работает модель, всегда так или иначе отличаются от тех, на которых она строилась. Кажется, что это уже ни для кого не секрет на фоне большого числа форс-мажорных событий последних лет.
Понятность модели конечному пользователю в продуктиве – как модель пришла к конкретному результату (данные, факторы, логика работы, итоговый прогноз/рекомендация) – снижает риск некорректного применения модели на новых данных, при сложных кейсах, в меняющейся среде. В случае аномального поведения модели человек, которому понятна модель, с большей вероятностью исправит или предотвратит неправильное решение. Митигации риска аномального поведения модели с технической стороны также очень помогают системы мониторинга модельного риска. О них мы поговорим в отдельных постах.
- Информативность для бизнес-процесса. Конечному пользователю должно быть понятно, что делать при виде результата работы модели. Именно это называют информативностью. То есть, для работы в боевых условиях чаще всего критически важно, чтобы результат работы был не просто красивыми сведениями, а содержал конкретную рекомендацию к действию (push to action).
#interpretable_ml #business