1、可解释机器学习系统搭建全解析

可解释机器学习系统搭建全解析

在过去五年里，人工智能领域取得了重大突破，尤其在图像识别、自然语言理解和围棋等领域。随着人工智能在医疗和金融等行业辅助关键决策，构建稳健且无偏差的机器学习模型变得愈发重要。下面将详细介绍相关内容。

1. 示例 AI 系统与机器学习类型

1.1 示例 AI 系统

以 Diagnostics+ AI 为例，它是一个具体的 AI 系统，可用于说明机器学习系统的构建和应用。

1.2 机器学习系统类型

1.2.1 数据表示

数据的表示是机器学习的基础，不同的数据表示方式会影响模型的学习效果。

1.2.2 监督学习

监督学习是指在已知输入和对应输出的数据集上进行训练，模型通过学习输入和输出之间的映射关系来进行预测。例如，给定一组房屋的特征（面积、房间数等）和对应的房价，训练一个模型来预测未知房屋的房价。

1.2.3 无监督学习

无监督学习则是在没有明确输出标签的数据集上进行训练，模型的目标是发现数据中的结构和模式。比如，对一群客户进行聚类，将具有相似特征的客户归为一类。

1.2.4 强化学习

强化学习通过智能体与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优策略。例如，训练一个机器人在迷宫中寻找出口，机器人每做出一个动作都会得到相应的奖励或惩罚，通过不断尝试和学习找到最佳路径。

以下是一个简单的表格总结不同机器学习类型：
| 机器学习类型 | 特点 | 示例 |
| — | — | — |
| 监督学习 | 有输