Conceitos Básicos
Dieser Artikel stellt drei Entwurfsmuster vor, wie interaktive XAI-Schnittstellen in Jupyter-Notebooks eingebettet werden können, um die Transparenz und Zusammenarbeit in der Entwicklung von KI-Modellen zu verbessern.
Resumo
Dieser Artikel befasst sich mit der Einbettung von Explainable AI (XAI)-Systemen in Jupyter-Notebooks, um die Transparenz und Zusammenarbeit in der Entwicklung von KI-Modellen zu verbessern.
Es werden drei Entwurfsmuster vorgestellt:
Einseitige Kommunikation von Python zu JavaScript
Zweiseitige Datensynchronisation
Bidirektionale Rückrufe
Das erste Muster ermöglicht einfache JavaScript-Anzeigen in Notebook-Zellen, bei denen Benutzereingaben jedoch nicht an den Python-Kernel zurückgegeben werden können.
Das zweite Muster synchronisiert Daten/Zustände zwischen der Benutzeroberfläche und dem Kernel, sodass Benutzereingaben in nachfolgenden Notebook-Zellen verwendet werden können.
Das dritte Muster erweitert dies um bidirektionale Rückrufe, bei denen Änderungen der Daten/Zustände automatisch Callback-Funktionen im Kernel auslösen, um zusätzliche Datenverarbeitungsaufgaben auszuführen.
Der Artikel stellt auch ein Open-Source-Toolkit namens bonXAI vor, das Beispiele für die Anwendung dieser Entwurfsmuster in einem Pytorch-basierten Textklassifizierungsworkflow zeigt.
Abschließend werden Best Practices und Gestaltungsrichtlinien diskutiert, um zu bestimmen, welches Entwurfsmuster für verschiedene Nutzungsszenarien am besten geeignet ist.
Estatísticas
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Citações
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