标签:模型解释

11月07日

用光点亮黑箱:微软开源可解释机器学习框架

起初,机器于黑暗之中学习,为解释它们,数据科学家于虚空之中挣扎。然后,要有光。微软在可解释机器学习项目 InterpretML 的 GitHub 页面上这样写到。很显然,他们相信 InterpretML 会是打开机器学习黑箱的钥匙。在机器学习领域,可解释性(interpretability)至少在以下几个方面至关重要:调试模型——为什么我的模型会这样出错?检测偏见——我的模型会区别对待目标吗?人与人工智能...