机器学习模型的可解释性

最新推荐文章于 2024-08-11 01:52:06 发布
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一文搞定机器学习中的“模型可解释性”
风口IT猪的成长录
04-25 1684
机器学习是最近许多科技进步的核心。随着计算机在围棋等游戏中击败专业人士，许多人开始询问，机器是否也能成为更好的司机，甚至更好的医生。如果⼀个机器学习模型运⾏良好，为什么我们仅仅信任该模型⽽忽略为什么做出特定的决策呢？诸如分类准确性之类的单⼀指标⽆法完整地描述⼤多数实际任务。当涉及到预测模型时，需要作出权衡：**你是只想知道预测是什么？**例如，客户流失的概率或某种药物对病⼈的疗效。**还是想知道为什么做出这样的预测？**这种情况下可能为了可解释性付出预测性能下降的代价。
谈谈机器学习模型的可解释性
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
11-02 1563
随着AI和机器学习的发展，越来越多的决策会交给自动化的机器学习算法来做。但是当我们把一些非常重要的决定交给机器的时候，我们真的放心么？当波音飞机忽略驾驶员的指令，决定义无反顾的冲向大地；当银行系统莫名其妙否决你的贷款申请的时候；当自动化敌我识别武器系统决定向无辜平民开火的时候；人类的内心应该是一万个草泥马飞过，大声的质问，“为什么？” 机器学习算法可以看成是如上图所示的黑盒子模型，训练数据流入黑盒子，训练出一个函数（这个函数也可以称之为模型），输入新的数据到该函数得出预测结果。关于模型的可解释性，就是
可解释的机器学习
AI 研习社的博客
07-02 7677
原文标题 |Interpretable Machine Learning 作者 |Parul Pandey 译者 |intelLigenJ（算法工程师）、鸢尾 编辑 | 王立鱼 原文链接： https://towardsdatascience.com/interpretable-machine-learning-1dec0f2f3e6b 图源Pexels的Pix...
机器学习模型的“可解释性”
年少的勇气已经用完，剩下的就是三思而后行
08-03 3076
在自下而上的数据科学方法中，我们将部分业务流程委托给机器学习模型。此外，全新的商业创意可通过机器学习实现。自下而上的数据科学通常将手动和部分困难任务自动化。例如制造公司可以将传感器放在他们的机器上并进行预测维护。因此，维护工程师可以更高效地工作，而无需执行昂贵的定期检查。模型可解释性对于验证模型的行为是否符合您的期望是很有必要的，并且它可以与用户建立信任关系，并且可以简化从手动过程到自动化过程的过渡。图显示在一个自上而下的过程中，您迭代地构造和验证一组假设。...
机器学习模型可解释性.rar
10-18
在当前的AI领域，机器学习模型的可解释性是一个至关重要的议题。随着人工智能技术的广泛应用，从自动驾驶到医疗诊断，模型的决策过程需要被理解和信任。"机器学习模型可解释性"这一主题聚焦于如何使复杂的算法变得...
机器学习模型可解释性.pdf
08-12
"机器学习模型可解释性.pdf" 本文主要讨论机器学习模型的可解释性问题，并对相关知识点进行了详细的解释和分析。 机器学习模型的可解释性是指模型内部机制的理解，以及对模型结果的理解。模型的可解释性越高，人们...
2019-机器学习模型可解释性方法 应用与安全研究综述1
08-03
2019年发表的研究综述《机器学习模型可解释性方法 应用与安全研究综述1》详细探讨了这一问题，并总结了可解释性研究的进展、面临的挑战以及未来的研究方向。 机器学习模型的可解释性指的是理解和解释模型是如何做出...
机器学习可解释性
weixin_42010722的博客
08-11 2298
在这个阶段，我们使用一些解释技术，如局部模型解释、特征重要性分析、影响力分析等，来帮助我们理解模型是如何做出预测的，哪些特征对预测结果产生了重要影响，以及模型的决策是否合理和可信。事后可解释性的优点是，即使我们在构建模型时没有考虑可解释性，通过后续的解释分析，仍然可以获得对模型的解释，从而增强对模型的理解和信任。可解释性的重要性包括满足人类的好奇心和学习需求，协调知识结构中元素之间的矛盾，检测模型的偏见，增加社会接受度，并用于管理社会互动。置信区间是对权重估计的范围，它以一定的置信度覆盖“真实”权重。
机器学习模型的可解释性算法汇总
weixin_71458119的博客
08-23 1936
机器学习中常用的六种可解释性算法
机器学习可解释性(一)
SkullSky的博客
01-09 3581
文章目录what Kaggle Notebook GM 排名第二的 Dan Becker 在他的推送What 70% of Data Science Learners Do Wrong 中特意提到了一点： Learn how to interpret model output. For example, you need to understand measures of model accuracy to know if you can trust a model. Learn machine lear
可解释性啊
Tingsie的博客
11-25 290
可解释分为 local explanation 和 global explanation 以图像识别为例： local explanation 要求解释“这张图片”为啥是一只猫？ global explanation 要求解释 你认为猫长得什么样？ local explanation 方块的大小和颜色也是需要选择的，也是参数的一部分 像素点越亮，代表当前像素对结果预测越重要 在图中点处的偏微分约为0，证明鼻子长度对是否大象影响不大，但事实并不是如此。解决这一问题的方法
深度学习的可解释性！
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Datawhale
02-12 1万+
一、深度学习的可解释性研究概述随着深度学习模型在人们日常生活中的许多场景下扮演着越来越重要的角色，模型的「可解释性」成为了决定用户是否能够「信任」这些模型的关键因素（尤其是当我们需要机器为...
可解释性 (Explainability)
最新发布
AI天才研究院
08-11 753
1. 背景介绍 1.1 人工智能的黑盒问题 近年来，人工智能 (AI) 领域取得了举世瞩目的成就，从图像识别到自然语言处理，AI 正在深刻地改变着我们的生活。然而，许多 AI 系统，特别是深度学习模型，往往被视为“黑盒”。这意味着我们虽然可以看到模型的输入和输出，却难以理解模型内部的运作机制，以及
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