ExplainAI
Na seção Explain AI, buscamos fornecer uma compreensão mais profunda sobre como o modelo de Inteligência Artificial toma suas decisões ao analisar as letras de música e definir suas emoções. Ao destacar a importância de determinadas palavras para o processo de tomada de decisão do modelo, oferecemos uma visão detalhada sobre como ele interpreta e atribui significado aos dados. Isso pode ajudar os usuários a entender melhor os critérios pelos quais o modelo identifica e categoriza emoções nas letras de música, proporcionando uma experiência mais transparente e informativa. Essa análise aprofundada é fundamental para aumentar a confiança e a compreensão dos resultados gerados pelo modelo de IA.
Visualizações Disponíveis:
01. Como Isso é Possível? 🤔
Para realizar análises interpretáveis de modelos de aprendizado de máquina, utilizamos a biblioteca LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) do Python. Essa ferramenta permite compreender as decisões do modelo em nível local, identificando a importância das palavras nas letras de música para a classificação de emoções. Nesta visualização, o modelo DCNN (Deep Convolutional Neural Network) foi definido como padrão e apresenta um gráfico que destaca as três emoções principais, indicando a palavra com maior impacto na decisão para cada emoção. Aperte PLAY e descubra mais sobre o ExplainAI!
