5 Perpustakaan Python untuk Menginterpretasikan Model Machine Learning di Web3

Pemahaman tentang perilaku, prediksi, dan interpretasi model machine learning adalah hal yang fundamental untuk menjamin keadilan dan transparansi dalam aplikasi kecerdasan buatan (IA), terutama dalam lingkungan blockchain dan koin. Berbagai perpustakaan Python menawarkan metode canggih untuk menginterpretasikan model pembelajaran otomatis, memudahkan implementasi solusi yang kuat dalam ekosistem Web3. Mari kita periksa lima perpustakaan penting dan aplikasi mereka dalam analisis data blockchain.

Apa itu perpustakaan Python?

Sebuah pustaka Python merupakan sekumpulan kode praskrip, fungsi, dan modul yang memperluas kemampuan pemrograman dalam Python. Pustaka ini dirancang untuk menyediakan fungsionalitas tertentu, memungkinkan para pengembang untuk menjalankan berbagai tugas tanpa perlu menulis kode dari awal.

Salah satu keuntungan utama Python adalah berbagai pustakanya yang sangat luas, yang dapat diterapkan di berbagai bidang seperti komputasi ilmiah, pengembangan web, antarmuka grafis (GUI), manipulasi data, dan machine learning. Untuk menggunakan pustaka-pustaka ini, para pengembang harus mengimpornya ke dalam kode Python mereka, memanfaatkan solusi yang sudah ada dan menghindari "menciptakan kembali roda" melalui fungsi dan kelas yang disediakan.

Misalnya, Pandas digunakan untuk manipulasi dan analisis data, sementara NumPy menawarkan fungsi untuk perhitungan numerik dan operasi dengan array. Demikian pula, pustaka seperti Scikit-Learn dan TensorFlow digunakan dalam proyek machine learning, dan Django merupakan framework yang sangat dihargai untuk pengembangan web di Python.

5 Pustaka Python untuk Menginterpretasikan Model Pembelajaran Mesin di Lingkungan Blockchain

1. Penjelasan Aditif Shapley (SHAP)

Perpustakaan SHAP (Shapley Additive Explanations) menggunakan teori permainan kooperatif untuk menginterpretasikan hasil model machine learning. Alat ini memberikan kontribusi dari setiap fitur input terhadap hasil akhir, menyediakan kerangka kerja yang konsisten untuk analisis pentingnya fitur dan interpretasi prediksi spesifik.

Aplikasi di Web3:

• Analisis pola dalam transaksi blockchain untuk mendeteksi perilaku yang tidak normal
• Evaluasi faktor-faktor yang mempengaruhi prediksi harga aset digital
• Interpretasi model yang menganalisis perilaku pengguna di platform DeFi

Perbedaan antara prediksi model untuk suatu instansi spesifik dan prediksi rata-rata ditentukan melalui penjumlahan nilai SHAP, mempertahankan konsistensi matematis dalam analisis.

2. Penjelasan Model yang Dapat Diinterpretasikan Secara Lokal (LIME)

LIME (Model Penjelasan Independen Model yang Dapat Diterjemahkan Secara Lokal) mendekati model kompleks menggunakan model lokal yang dapat diterjemahkan. Perpustakaan ini menghasilkan instansi yang terganggu yang dekat dengan titik data tertentu dan memantau bagaimana instansi ini mempengaruhi prediksi model.

Keuntungan teknis dalam analisis data blockchain:

• Memungkinkan untuk menginterpretasikan model kompleks yang menganalisis pola di pasar krypto.
• Mempermudah penjelasan keputusan algoritmik dalam sistem perdagangan otomatis
• Memberikan transparansi pada model yang mengevaluasi risiko dalam protokol DeFi

LIME menyesuaikan model langsung dan dapat diinterpretasikan pada instance yang terganggu, menjelaskan perilaku model untuk titik data tertentu dalam analisis pasar crypto.

3. Jelaskan Seolah-olah Saya Berusia 5 Tahun (ELI5)

ELI5 adalah paket Python yang dirancang untuk memberikan penjelasan yang jelas tentang model machine learning. Ini menawarkan informasi tentang pentingnya fitur menggunakan metodologi yang beragam, termasuk signifikansi permutasi, pentingnya berbasis pohon, dan koefisien model linier.

Fitur Unggulan untuk Analis Data Blockchain:

• Antarmuka pengguna yang intuitif dapat diakses oleh ilmuwan data pemula dan berpengalaman
• Kompatibilitas dengan berbagai jenis model yang digunakan dalam analisis pasar crypto
• Visualisasi yang jelas yang memudahkan komunikasi hasil teknis

Perpustakaan ini sangat berguna untuk menjelaskan model yang menganalisis tren dalam volume transaksi atau memprediksi perilaku di bursa terdesentralisasi.

4. Yellowbrick

Yellowbrick adalah paket visualisasi yang kuat yang menyediakan alat khusus untuk menginterpretasikan model machine learning. Ini menawarkan visualisasi untuk berbagai tugas seperti pentingnya fitur, grafik residual, laporan klasifikasi, dan lainnya.

Aplikasi dalam analisis data kripto:

• Visualisasi kinerja lanjutan dalam model prediksi pasar
• Evaluasi grafis dari pengklasifikasi untuk deteksi pola dalam data on-chain
• Integrasi sempurna dengan model yang menganalisis metrik blockchain

Integrasi yang dioptimalkan antara Yellowbrick dan pustaka machine learning yang diakui seperti Scikit-Learn memudahkan analisis model selama pengembangannya, terutama di lingkungan di mana data blockchain memiliki dimensi tinggi.

5. PyCaret

Meskipun PyCaret terutama dikenal sebagai perpustakaan machine learning tingkat tinggi, ia juga menggabungkan kemampuan interpretasi model yang canggih. Perpustakaan ini mengotomatiskan seluruh proses machine learning dan secara otomatis menghasilkan grafik signifikansi fitur, visualisasi nilai SHAP, dan alat penting lainnya untuk interpretasi setelah pelatihan model.

Keuntungan untuk pengembang Web3:

• Alur kerja yang dioptimalkan yang mengurangi waktu implementasi dalam proyek koin
• Kemampuan interpretasi terintegrasi untuk model yang menganalisis data on-chain
• Automatisasi tugas berulang dalam persiapan dan interpretasi data kripto

PyCaret menyederhanakan pengembangan model interpretatif dalam lingkungan di mana transparansi algoritmik menjadi kritis, seperti analisis risiko dalam smart contracts atau evaluasi perilaku di platform trading terdesentralisasi.

Integrasi dengan API Data Kripto

Perpustakaan yang disebutkan dapat dilengkapi dengan API khusus seperti CCXT untuk akses data bursa, memungkinkan pembuatan sistem analitis lengkap yang menggabungkan data pasar dengan interpretasi model yang maju. Alat seperti Web3.py memfasilitasi integrasi dengan data on-chain, memperkaya analisis dengan informasi yang diperoleh langsung dari blockchains.

Kombinasi dari pustaka interpretatif ini dengan sumber data blockchain memberikan kepada pengembang dan analis alat yang diperlukan untuk membangun sistem yang transparan dan dapat dijelaskan dalam ekosistem cryptocurrency yang dinamis.