Inicio rápido: Evaluar un modelo de aprendizaje automático

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Esta guía de aprendizaje utiliza un proyecto de ejemplo que contiene un modelo de aprendizaje automático y un cuaderno para configurar los supervisores. Siga estos pasos para crear un proyecto basado en un ejemplo.

1. Acceda a Evaluar un proyecto de ejemplo de modelo ML en el concentrador de recursos.

2. Pulse Crear proyecto.

3. Si se le solicita que asocie el proyecto a una instancia de Cloud Object Storage, seleccione una instancia de Cloud Object Storage de la lista.

4. Pulse Crear.

5. Espere a que finalice la importación del proyecto y, a continuación, pulse Ver proyecto nuevo para verificar que el proyecto y los activos se han creado correctamente.

6. Pulse la pestaña Activos para ver los activos en el proyecto de ejemplo.

Para poder desplegar el modelo, debe promocionarlo a un nuevo espacio de despliegue. Los espacios de despliegue le ayudan a organizar recursos de soporte como, por ejemplo, datos de entrada y entornos; a desplegar modelos o funciones para generar predicciones o soluciones; y a ver o editar detalles de despliegue.

Ejecute el segundo cuaderno incluido en el proyecto de ejemplo para:

• Capte el modelo y los despliegues.
• Configure Watson OpenScale.
• Cree el proveedor de servicios y la suscripción para el servicio de aprendizaje automático.
• Configure el supervisor de calidad.
• Configure el supervisor de equidad.
• Configure la explicabilidad.

Siga estos pasos para ejecutar el cuaderno incluido en el proyecto de ejemplo. Este cuaderno configura supervisores para el modelo, que también se puede configurar a través de la interfaz de usuario. Sin embargo, es más rápido y menos propenso a errores configurarlos con un cuaderno. Tómese un tiempo para leer los comentarios en el cuaderno, que explican el código en cada celda.

1. En el Menú de navegación , seleccione Proyectos > Ver todos los proyectos.

2. Abra el proyecto Evaluar un modelo ML .

3. Pulse la pestaña Activos y, a continuación, vaya a Cuadernos.
   

4. Abra el cuaderno monitor-wml-model-with-watson-openscale .

5. Puesto que el cuaderno está en modalidad de sólo lectura, pulse el icono Editar para colocar el cuaderno en modalidad de edición.

6. Cuando ha importado el proyecto desde el concentrador de recursos, la primera celda de este cuaderno contiene la señal de acceso del proyecto. Si este cuaderno no contiene una primera celda con una señal de acceso de proyecto, para generar la señal, en el menú Más , seleccione Insertar señal de proyecto. Esta acción inserta una celda nueva como la primera celda del cuaderno que contiene la señal de proyecto.

7. En la sección Proporcionar la clave de API de IBM Cloud , debe pasar sus credenciales a la API de Watson Machine Learning utilizando una clave de API. Si todavía no tiene una clave de API guardada, siga estos pasos para crear una clave de API.

   1. Acceda a la página de claves de API de la consola deIBM Cloud.

   2. Pulse Crear una clave de API de IBM Cloud. Si tiene alguna clave de API existente, el botón se puede etiquetar como Crear.

   3. Escriba un nombre y una descripción.

   4. Pulse Crear.

   5. Copie la clave de API.

   6. Descargue la clave de API para su uso futuro.

   7. Vuelva al cuaderno y pegue la clave de API en el campo ibmcloud_api_key .

8. En 3. Modelo y despliegue , verifique los valores asignados a las variables nombre_espacio, nombre_modeloy nombre_despliegue .

9. Pulse Celda > Ejecutar todo para ejecutar todas las celdas del cuaderno. De forma alternativa, pulse el icono Ejecutar junto a cada celda para ejecutar el cuaderno celda por celda para explorar cada celda y su salida.

10. El cuaderno tarda de 1 a 3 minutos en completarse. Puede supervisar el progreso celda por celda observando el asterisco "En [*]" cambiando a un número, por ejemplo, "En [1]".

11. Si encuentra algún error durante la ejecución del cuaderno, intente estas sugerencias de resolución de problemas:

    • Pulse Kernel > Reiniciar y borrar salida para reiniciar el kernel y, a continuación, vuelva a ejecutar el cuaderno.

    • Suprima los despliegues de Watson OpenScale existentes y suministre una nueva instancia de servicio.

    • Verifique que ha creado el espacio de despliegue y el nombre de despliegue copiando y pegando el nombre de artefacto especificado exactamente sin espacios iniciales o finales.

Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 03:35.

Siga estos pasos para descargar datos reservados y utilizar esos datos para evaluar el modelo en Watson OpenScale:

1. Pulse el proyecto Evaluar un modelo ML en la ruta de navegación.

   

2. En la pestaña Activos , pulse Datos > Activos de datos.

3. Pulse el menú Desbordamiento para el activo de datos GoldenBank_HoldoutData.csv y elija Descargar. Para validar que el modelo funciona según sea necesario, necesita un conjunto de datos etiquetados, que se han mantenido fuera del entrenamiento del modelo. Este archivo CSV contiene los datos de reserva.

4. Inicie Watson OpenScale.

   1. En el Menú de navegación , elija Servicios > Instancias de servicio.

   2. Pulse la instancia de Watson OpenScale para abrir la página de instancia de servicio. Si se le solicita, inicie sesión utilizando las mismas credenciales que ha utilizado para registrarse en Cloud Pak for Data.

      Nota:La instancia puede tener un nombre diferente, como por ejemplo `watsonx.governance-xx`.

   3. En la página de instancia de servicio de Watson OpenScale , pulse Iniciar Watson OpenScale.
      

5. En el Panel de control de detalles, pulse el mosaico Despliegue del modelo de aprobación de hipotecas.

6. En el menú Acciones, seleccione Evaluar ahora.

7. En la lista de opciones de importación, seleccione desde archivo CSV.

8. Arrastre el archivo de datos Golden Bank_HoldoutData.csv que ha descargado desde el proyecto en el panel lateral.

9. Pulse Cargar y evaluar y espere a que finalice la evaluación.

Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 04:40.

El supervisor de calidad de Watson OpenScale genera un conjunto de métricas para evaluar la calidad del modelo. Puede utilizar estas métricas de calidad para determinar lo bien que predice el modelo los resultados. Cuando se complete la evaluación que utiliza los datos reservados, siga estos pasos para observar la calidad o precisión del modelo:

1. En la sección Calidad , pulse el icono Configurar . Aquí puede ver que el umbral de calidad que está configurado para este monitor es del 70% y que la medición de calidad que se está utilizando es área bajo la curva ROC.

2. Pulse Ir a resumen de modelo para volver a la pantalla de detalles de modelo.

3. En la sección Calidad , pulse el icono Detalles para ver los resultados detallados de calidad de modelo. Aquí puede ver una serie de cálculos de métricas de calidad y una matriz de confusión que muestra las decisiones correctas del modelo junto con falsos positivos y falsos negativos. El área calculada bajo la curva ROC es 0.9 o superior, lo que supera el umbral 0.7 , por lo que el modelo cumple sus requisitos de calidad.

4. Pulse Despliegue de modelo de aprobación de hipoteca en la ruta de navegación para volver a la pantalla de detalles del modelo.

Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 05:41.

El supervisor de equidad de Watson OpenScale genera un conjunto de métricas para evaluar la equidad del modelo. Puede utilizar las métricas de equidad para determinar si el modelo produce resultados sesgados. Siga estos pasos para observar la equidad del modelo:

1. En la sección Equidad , pulse el icono Configurar . Aquí se ve que se está revisando el modelo para garantizar que los solicitantes estén siendo tratados de manera justa independientemente de su género. Las mujeres son identificadas como el grupo supervisado para el que se está midiendo la equidad y el umbral para la equidad es de al menos el 80 %. El supervisor de equidad utiliza el método de impacto dispar para determinar la equidad. El impacto dispar compara el porcentaje de resultados favorables para un grupo supervisado con el porcentaje de resultados favorables para un grupo de referencia.

2. Pulse Ir a resumen de modelo para volver a la pantalla de detalles de modelo.

3. En la sección Equidad , pulse el icono Detalles para ver los resultados detallados de equidad del modelo. Aquí puede ver el porcentaje de solicitantes masculinos y femeninos que se están aprobando automáticamente, junto con una puntuación de equidad de más del 100%, por lo que el rendimiento del modelo supera con creces el umbral de equidad del 80% requerido.

4. Tenga en cuenta los conjuntos de datos identificados. Para asegurarse de que las métricas de equidad son más precisas, Watson OpenScale utiliza la perturbación para determinar los resultados en los que sólo se cambian los atributos protegidos y las entradas de modelo relacionadas, mientras que otras características siguen siendo las mismas. La perturbación cambia los valores de la característica del grupo de referencia al grupo supervisado o viceversa. Estas protecciones adicionales se utilizan para calcular la equidad cuando se utiliza el conjunto de datos "equilibrado", pero también puede ver los resultados de la equidad utilizando solo los datos de entrenamiento de la carga útil o del modelo. Puesto que el modelo se está comportando de forma justa, no es necesario entrar en detalles adicionales para esta métrica.

   

5. Pulse la ruta de navegación Despliegue de modelo de aprobación de hipoteca para volver a la pantalla de detalles del modelo.

Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 07:25.

El supervisor de desviación de Watson OpenScale mide los cambios en los datos a lo largo del tiempo para garantizar resultados coherentes para el modelo. Utilice las evaluaciones de desviación para identificar los cambios en la salida del modelo, la precisión de las predicciones y la distribución de los datos de entrada. Siga estos pasos para observar la desviación del modelo:

1. En la sección Desviación , pulse el icono Configurar . Aquí puede ver los umbrales de desviación. La desviación de resultados mide el cambio en la distribución de confianza del modelo. La desviación de la calidad del modelo mide la disminución de la precisión comparando la precisión estimada del tiempo de ejecución con la precisión del entrenamiento. La desviación de características mide el cambio en la distribución de valores para características importantes. La configuración también muestra el número de características seleccionadas y las características más importantes.

2. Pulse Ir a resumen de modelo para volver a la pantalla de detalles de modelo.

3. En la sección Desviación , pulse el icono Detalles para ver los resultados detallados de la desviación del modelo. Puede ver el historial de cómo cambia cada puntuación de métrica a lo largo del tiempo con un gráfico de serie temporal. Los valores inferiores son mejores, por lo que en este caso, los resultados están por encima de los umbrales superiores establecidos en la configuración. A continuación, vea los detalles sobre cómo se calculan los resultados de las puntuaciones y las derivaciones de características. También puede ver detalles sobre cada característica para comprender cómo contribuyen a las puntuaciones que genera Watson OpenScale .

4. Pulse la ruta de navegación Despliegue de modelo de aprobación de hipoteca para volver a la pantalla de detalles del modelo.

Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 08:46.

También es importante entender cómo llegó el modelo a su decisión. Esta comprensión es necesaria tanto para explicar las decisiones a las personas implicadas en la aprobación del préstamo como para asegurarse de que los propietarios del modelo sean válidos. Para comprender estas decisiones, siga estos pasos para observar la explicabilidad del modelo:

1. En el panel de navegación izquierdo, pulse el icono Explicar una transacción .

2. Seleccione Despliegue de modelo de aprobación de hipoteca para ver una lista de transacciones.

3. Para cualquier transacción, pulse Explicar en la columna Acciones. Aquí se ve la explicación detallada de esta decisión. Verá las entradas más importantes para el modelo junto con la importancia de cada una para el resultado final. Las barras azules representan entradas que tienden a dar soporte a la decisión del modelo, mientras que las barras rojas muestran entradas que podrían haber llevado a otra decisión. Por ejemplo, un solicitante podría tener ingresos suficientes para ser aprobado de otro modo, pero su pobre historial de crédito y su elevada deuda juntos llevan al modelo a rechazar la solicitud. Revise esta explicación para evaluar la base de la decisión del modelo.

4. (Opcional) Si desea profundizar más en cómo el modelo ha tomado su decisión, pulse la pestaña Inspeccionar . Utilice la característica Inspeccionar para analizar la decisión de buscar áreas de sensibilidad en las que un pequeño cambio en unas pocas entradas daría como resultado una decisión diferente, y puede probar la sensibilidad por sí mismo alterando temporalmente algunas de las entradas reales con alternativas para ver si estas afectarían al resultado.