What-If Tool の詳細
What-If Tool は、責任ある機械学習（ML）システムの開発と展開において重要な役割を果たします。このツールを使うことで、幅広い入力に対するモデルのパフォーマンスを理解することができます。仮想的な状況でのパフォーマンステストが可能で、異なるデータ特徴の重要性を分析し、複数のモデルや入力データのサブセットにおけるモデルの動作を視覚化できます。また、さまざまな ML の公平性指標にも対応しています。
コア機能
- モデルの探索：様々なワークフロー内でモデルの動作を調査できます。
- プラットフォームとの統合：Colaboratory ノートブック、Jupyter ノートブック、Cloud AI ノートブック、TensorBoard、TFMA、Fairness Indicators との連携が可能です。
- 対応モデルとフレームワーク：TF Estimators、TF serving で提供されるモデル、Cloud AI Platform モデル、Python 関数でラップできるモデルなどに対応しています。
- サポートされるデータとタスクタイプ：二値分類、多クラス分類、回帰、テーブルデータ、画像データ、テキストデータなど。
基本的な使用方法 ユーザーはモデル、特徴、データポイントに関する質問をすることができます。また、最新のコードに貢献することもでき、開発者ガイドを参照できます。最新のアップデートやリリースノートを確認して、ツールの新機能や改善点を把握できます。IEEE VAST '19 で発表されたシステム論文も参照でき、What-If Tool の詳細を知ることができます。
