What-If Tool представляет собой мощный инструмент для анализа и визуализации поведения обученных моделей машинного обучения. Этот инструмент позволяет разработчикам и исследователям тестировать производительность моделей в гипотетических сценариях, анализировать важность различных характеристик данных и визуализировать поведение модели на множестве моделей и подмножеств входных данных. С его помощью можно также оценивать модели по различным метрикам справедливости машинного обучения.
Инструмент поддерживает интеграцию с такими платформами, как Colaboratory notebooks, Jupyter notebooks, Cloud AI Notebooks, TensorBoard и TFMA Fairness Indicators. Он совместим с моделями, созданными с использованием TF Estimators, моделями, обслуживаемыми TF serving, моделями на платформе Cloud AI Platform, а также с моделями, которые могут быть обёрнуты в Python-функцию.
What-If Tool поддерживает анализ данных для задач бинарной и многоклассовой классификации, регрессии, а также работы с табличными, изображениями и текстовыми данными. Это делает его универсальным инструментом для исследователей и разработчиков, стремящихся к созданию ответственных и справедливых систем машинного обучения.
Инструмент является открытым для всех, кто хочет внести свой вклад в его развитие и улучшение. Разработчики могут ознакомиться с руководством и принять участие в проекте через GitHub. What-If Tool продолжает развиваться, добавляя новые функции и улучшения, что делает его незаменимым инструментом в области машинного обучения.
