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微软开源可解释机器学习工具包lnterpretML

发布于:2024-06-18 编辑:匿名 来源:网络

【图片来源:微软研究院博客所有者:微软研究院博客】雷锋网记者:人类创造了人工智能,他们的生活受到人工智能的影响。

如果人工智能的行为是可以理解的,人类就可以进一步利用人工智能。

近日,微软研究院发表了一篇关于机器学习可理解性的相关文章。

雷锋网全文整理如下。

当人工智能系统能够影响人类生活时,人们对其行为的理解就显得非常重要。

通过了解人工智能系统的行为,数据科学家能够适当地调整他们的模型。

如果他们可以解释模型的行为方式,他们就可以将此信息传达给最终用户。

如果医生、法官或其他决策者相信这种增强智能系统的模型,那么他们就可以做出更好的决策。

更广泛地说,随着模型得到更充分的理解,最终用户可能更有可能更快地接受人工智能驱动的产品和解决方案,同时也可能更容易满足监管机构日益增长的需求。

现实情况是,实现可理解性是复杂的,并且高度依赖于许多变量和人为因素,排除任何“一刀切”的方法。

可理解性是一个前沿的跨学科研究领域,建立在机器学习、心理学、人机交互和设计思想的基础上。

多年来,微软研究院一直致力于如何创建可理解的人工智能。

今天,微软在 MIT 开源许可下开源了 lnterpretML 软件工具包。

开源地址是Machine(与一般的加性模型相比)的改进),以及为黑盒模型的行为或其单独的预测生成解释的几种方法。

微软开源可解释机器学习工具包lnterpretML

通过以一些简单的方式评估可理解性方法,开发人员可以比较不同方法产生的解释,并选择最能满足其需求的方法。

例如,通过检查方法之间的一致性,比较方法可以帮助数据科学家了解对这些解释的信任程度。

微软期待与开源社区合作,继续开发InterpretML。

开源地址是Research Blog。

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详情请参阅转载说明。

微软开源可解释机器学习工具包lnterpretML

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