ai-critic 3.4.1

Graph-based evaluation engine for machine learning models

🚀 AI Critic 3.4.0 (Unified Edition)

pip install ai-critic

AI Critic é um motor de avaliação de modelos de machine learning baseado em grafo, projetado para ir além de métricas isoladas.

Ele executa um pipeline estruturado que analisa múltiplas dimensões do modelo — performance, robustez, explainability, dados e estrutura — e entrega um relatório unificado, interpretável e acionável.

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🔥 O QUE MUDOU NA 4.0

🧠 Arquitetura Unificada

• Um único pipeline central (evaluate())
• Um único formato de saída (report)
• Eliminação de múltiplos formatos inconsistentes

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📦 Report Padronizado (JSON-first)

Todos os resultados seguem o mesmo schema:

report = {
    "scores": {},        # score técnico (0–1)
    "details": {},       # outputs dos nodes
    "risk": {},          # score interpretável (0–100)
    "summary": {},       # interpretação humana
    "suggestions": []    # ações recomendadas
}

👉 Isso torna o sistema:

• API-ready
• fácil de salvar/logar
• pronto para produção

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⚡ Graph Engine Melhorado

• Execução baseada em dependências reais (topological sort)
• Suporte a execução paralela

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🎯 Sistema de Scoring em Camadas

• Score técnico (0–1) → agregador
• Score interpretável (0–100) → risk scoring

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💡 Suggestion Engine Integrado

• Recomendações automáticas baseadas no comportamento do modelo

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⚡ QUICK START

from ai_critic import AICritic
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

# Dados
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target

# Modelo
model = RandomForestClassifier().fit(X, y)

# Critic
critic = AICritic(weights={
    "performance": 1.0,
    "robustness": 1.5
})

# Avaliação
report = critic.evaluate(model, X, y, parallel=True)

# 🔹 Scores técnicos
print(report["scores"])

# 🔹 Score de risco (0–100)
print(report["risk"])

# 🔹 Resumo humano
print(report["summary"])

# 🔹 Sugestões
for s in report["suggestions"]:
    print("-", s)

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🧩 PIPELINE INTERNO

evaluate()
   ↓
EvaluationGraph (nodes)
   ↓
raw_results
   ↓
ScoreAggregator (0–1)
   ↓
build_report()
   ↓
scoring.py (risk 0–100)
   ↓
summary.py (human)
   ↓
SuggestionEngine

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🧱 COMPONENTES PRINCIPAIS

1. Evaluation Graph

Sistema baseado em DAG (Directed Acyclic Graph):

• Resolve dependências automaticamente
• Executa nós na ordem correta
• Permite paralelização

Exemplo:

performance → robustness → explainability

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2. Score Aggregator

Combina scores dos evaluators:

critic = AICritic(weights={
    "performance": 1.0,
    "robustness": 2.0
})

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3. Evaluator Plugins

Extensível via plugins:

from ai_critic.plugins.base import EvaluatorPlugin
from ai_critic.plugins.registry import EvaluatorRegistry

class FairnessEvaluator(EvaluatorPlugin):
    name = "fairness"
    dependencies = ["performance"]
    weight = 1.0

    def evaluate(self, model, dataset, context=None):
        return {
            "score": 0.92,
            "verdict": "stable",
            "message": "Fairness is acceptable"
        }

EvaluatorRegistry.register(FairnessEvaluator())

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4. Risk Scoring (0–100)

Transforma sinais técnicos em diagnóstico interpretável:

report["risk"] = {
    "global_score": 78.5,
    "verdict": "usable_with_caution",
    "component_scores": {...},
    "penalties": [...]
}

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5. Human Summary

Resumo de alto nível:

report["summary"] = {
    "executive_summary": {
        "verdict": "⚠️ Risky",
        "deploy_recommended": False
    }
}

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6. Suggestion Engine

Sugestões automáticas:

[
    "Check for data leakage",
    "Improve robustness with regularization"
]

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🖥️ CLI

ai-critic --model model.pkl --data dataset.csv --target label

Saída:

• scores
• risco
• resumo

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🧠 FILOSOFIA DE DESIGN

1. Single Source of Truth

Um único formato de dados → evita inconsistência

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2. Graph-first Thinking

Avaliação como pipeline dependente, não funções isoladas

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3. JSON-native

Tudo pronto para:

• APIs
• dashboards
• logs
• SaaS

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4. Actionable AI

Não só métricas — decisões:

• “deploy ou não?”
• “onde está o risco?”
• “o que corrigir?”

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🔥 POSICIONAMENTO

AI Critic não é só uma lib de métricas.

É um:

🧠 Linting engine para modelos de machine learning

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🚀 ROADMAP (PRÓXIMO NÍVEL)

• API REST (/evaluate)
• Dashboard visual
• Telemetria de modelos
• Aprendizado contínuo (feedback loop)
• Benchmark global entre modelos

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💬 RESUMO

Você transformou o projeto em:

✅ pipeline unificado ✅ arquitetura escalável ✅ pronto para produto ✅ pronto para SaaS

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Se quiser, posso agora te ajudar a transformar isso em:

👉 landing page estilo startup 👉 README que viraliza no GitHub 👉 ou pitch para investidores

Só falar 👍