Einführung: Lieferkettendaten spielen eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Abläufen, der Verbesserung der Effizienz und der Verbesserung der Entscheidungsfindung innerhalb von Organisationen. Allerdings kann es eine komplexe Aufgabe sein, die zugrunde liegenden Konzepte und Muster zu verstehen, die neuronale Netzwerkmodelle bei der Anwendung auf Lieferkettendaten erlernen. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Idea Activation Vectors (CAVs) bei der Interpretation neuronaler Netzwerkmodelle im Kontext von Lieferkettendaten helfen können. Wir werden ein umfassendes Codebeispiel in Python zusammen mit geeigneten Kommentaren bereitstellen, um die praktische Implementierung von CAVs zu demonstrieren.
Wichtigste Zielgruppe: Datenwissenschaftler, Praktiker des maschinellen Lernens und Provide-Chain-Experten, die neuronale Netzwerkmodelle interpretieren möchten, die auf Provide-Chain-Daten angewendet werden. Forscher und Praktiker, die daran interessiert sind, CAVs zur Modellerklärung in der Lieferkettenanalyse zu nutzen. Jeder, der Einblicke in die Funktionsweise neuronaler Netze gewinnen möchte, die auf Datensätze der Lieferkette angewendet werden.
Lieferkettenkonzepte mit CAVs verstehen: Idea Activation Vectors (CAVs) bieten eine einzigartige Perspektive zur Interpretation neuronaler Netzwerkmodelle, die auf Lieferkettendaten angewendet werden. Durch die Verknüpfung hochrangiger Konzepte mit bestimmten Neuronen innerhalb des Netzwerks helfen uns CAVs dabei, die zugrunde liegenden Muster und Konzepte aufzudecken, die das Modell erlernt hat. Dieses Verständnis ermöglicht es uns, das Verhalten des Modells zu erklären und Einblicke in die Dynamik von Lieferkettenprozessen zu gewinnen.
Beispielanwendungsfall: Nachfragevorhersage in einer Einzelhandelslieferkette Um die Anwendung von CAVs im Lieferkettenbereich zu veranschaulichen, betrachten wir einen Anwendungsfall der Nachfragevorhersage in einer Einzelhandelslieferkette. Wir werden zeigen, wie CAVs dabei helfen können, die Entscheidungen des neuronalen Netzwerkmodells zu interpretieren und die Konzepte zu verstehen, die den Vorhersagen zugrunde liegen.
Datenaufbereitung:
- Laden Sie die Lieferkettendaten, einschließlich historischer Verkäufe, Lagerbestände, Preisinformationen und Werbeaktivitäten, und verarbeiten Sie sie vor.
- Führen Sie Characteristic Engineering durch, um relevante Options wie Saisonalität, Pattern und Verzögerungsvariablen zu extrahieren.
- Teilen Sie die Daten in Trainings- und Testsätze auf, um die Leistung des Modells zu bewerten.
Modellschulung und -bewertung:
- Trainieren Sie ein neuronales Netzwerkmodell, um die Nachfrage basierend auf den vorbereiteten Lieferkettendaten vorherzusagen.
- Bewerten Sie die Leistung des Modells anhand geeigneter Metriken wie dem mittleren absoluten Fehler (MAE) oder dem quadratischen Mittelwertfehler (RMSE).
CAVs berechnen:
- Wählen Sie ein bestimmtes Neuron innerhalb des trainierten neuronalen Netzwerkmodells aus, das eine wichtige Entscheidungseinheit darstellt.
- Definieren Sie ein Konzept von Interesse im Zusammenhang mit der Dynamik der Lieferkette, z. B. Werbewirkung oder Lagerbestände.
- Generieren Sie Referenzstichproben, indem Sie das ausgewählte Konzept randomisieren und gleichzeitig die anderen Merkmale beibehalten.
- Trainieren Sie einen Hilfsklassifikator, um zwischen dem Konzept und den Referenzproben zu unterscheiden.
- Berechnen Sie die Gradienten des Konzepts in Bezug auf die Aktivierungen des ausgewählten Neurons, um den Konzeptaktivierungsvektor (CAV) zu erhalten.
Interpretation der Ergebnisse:
- Analysieren Sie den CAV, um die Empfindlichkeit des Neurons gegenüber dem ausgewählten Konzept zu verstehen.
- Untersuchen Sie die Größe und Richtung der CAV-Werte, um die Konzepte zu identifizieren, die die Entscheidungen des Modells maßgeblich beeinflussen.
Codebeispiel:
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_absolute_error# Step 1: Load and preprocess the provision chain knowledge
knowledge = pd.read_csv('supply_chain_data.csv')
# ... knowledge preprocessing steps ...
# Step 2: Break up the info into coaching and testing units
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Step 3: Prepare a neural community mannequin
mannequin = tf.keras.Sequential()
# ... outline and compile the mannequin structure ...
mannequin.match(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# Step 4: Consider the mannequin's efficiency
y_pred = mannequin.predict(X_test)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
# Step 6: Choose a particular neuron within the skilled mannequin
selected_neuron = mannequin.layers[5].output
# Step 7: Outline the idea of curiosity
idea = knowledge['promotional_impact']
# Step 8: Generate reference samples
reference_samples = knowledge.copy()
reference_samples['promotional_impact'] = np.random.random(dimension=len(reference_samples))
# Step 9: Prepare an auxiliary classifier
aux_model = tf.keras.Sequential()
# ... outline and compile the auxiliary classifier structure ...
aux_model.match(X_train, idea, epochs=10, batch_size=32)
# Step 10: Compute the Idea Activation Vector (CAV)
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(selected_neuron)
neuron_activations = mannequin.predict(X_train)
concept_predictions = aux_model.predict(X_train)
loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(neuron_activations, concept_predictions)
gradients = tape.gradient(loss, selected_neuron)
cav = np.imply(gradients, axis=0)
# Step 11: Analyze and interpret the CAV outcomes
# ... carry out evaluation and visualization of CAV values ...
Verweise:
- Kim, B., Wattenberg, M., Gilmer, J., Cai, C., Wexler, J., Viegas, F. & Sayres, R. (2018). Interpretierbarkeit über die Merkmalszuordnung hinaus: Quantitative Checks mit Konzeptaktivierungsvektoren (CAVs). arXiv-Vorabdruck arXiv:1711.11279.
- Olah, C., Satyanarayan, A., Johnson, I., Carter, S., Schubert, L., Ye, Okay. & Mordvintsev, A. (2018). Die Bausteine der Interpretierbarkeit. Destillieren, 3(3), e10.
Schlüsselwörter: Konzeptaktivierungsvektoren, CAVs, Interpretierbarkeit neuronaler Netze, Provide-Chain-Analyse, Modellerklärung, Modelltransparenz, Deep Studying, prädiktive Modellierung
