收藏 | 可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展和常見方法！
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近年來，可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)（IML） 的相關(guān)研究蓬勃發(fā)展。盡管這個(gè)領(lǐng)域才剛剛起步，但是它在回歸建模和基于規(guī)則的機(jī)器學(xué)習(xí)方面的相關(guān)工作卻始于20世紀(jì)60年代。最近，arXiv上的一篇論文簡(jiǎn)要介紹了解釋機(jī)器學(xué)習(xí)(IML)領(lǐng)域的歷史，給出了最先進(jìn)的可解釋方法的概述，并討論了遇到的挑戰(zhàn)。
當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型用在產(chǎn)品、決策或者研究過程中的時(shí)候，“可解釋性”通常是一個(gè)決定因素。
可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)（Interpretable machine learning ，簡(jiǎn)稱 IML）可以用來來發(fā)現(xiàn)知識(shí)，調(diào)試、證明模型及其預(yù)測(cè)，以及控制和改進(jìn)模型。
研究人員認(rèn)為 IML的發(fā)展在某些情況下可以認(rèn)為已經(jīng)步入了一個(gè)新的階段，但仍然存在一些挑戰(zhàn)。
https://arxiv.org/abs/2010.09337
好消息！
小白學(xué)視覺知識(shí)星球
開始面向外開放啦??????
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