ML 模型不等於「黑盒」：explainable AI 可解釋的人工智能

可解釋的人工智能（explainable AI） 是機器學習領域熱門話題之一。 機器學習模型通常被認爲是「黑盒」，具有內部不可知的特性。因此這些模型在應用時，往往需要首先獲取人們的信任、明確其誤差的具體含義、明確其預測的可靠性。 本文中，我們將探討 explainable AI 的內涵及其重要性，並且提供了幾個案例以幫助理解。   可解釋人工智能的含義 現階段機器學習的工作流程（從訓練到工業應用）

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