为什么模型可解释性是下一个数据科学超能力？

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2023-12-06 16:15:15

近年来，人工智能研究人员在图像识别、自然语言理解和棋类等领域取得了重大突破。但是，由于缺乏对复杂机器学习模型的真正理解，导致模型在传播时出现了偏见。模型的可解释性是指人类能够在何种程度上一致地估计、理解并遵循模型的预测，以及在模型出错时，在何种程度上能够成功检测到。

对于数据科学家来说，提高模型可解释性有助于更好地理解模型，掌握模型性能好坏情况以及原因。对于业务利益相关者而言，模型具备可解释性有助于深入了解为什么人工智能系统做出特定决定以确保公平性，维护用户和品牌。对于用户来说，这意味着要理解模型做出决策的原因，并在模型出错时允许进行有意义的挑战。对于专家或监管机构来说，它意味着审核AI系统并遵循决策流程，尤其是在系统出现问题时。

了解模型发现的模式将帮助你确定，模型对现实世界的理解与你自己的观点出现了不一致，而这通常是查找错误的第一步。提高模型可解释性有助于调试模型、为特征构建提供信息、指导未来的数据收集方向、为人类决策提供建议、建立人与模型间的信任。

未来，随着越来越多的数据集的原始特征数量达到成百上千的级别，模型的可解释性将变得越来越重要。提高模型可解释性的技术可以彻底改变构建、验证和部署机器学习模型的方式。

参考链接：https://towardsdatascience.com/why-model-explainability-is-the-next-data-science-superpower-b11b6102a5e0?gi=bf4d7e328162

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