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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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