What-If 工具：無需寫代碼，即可測試機器學習模型

文 / Google AI 軟件工程師 James Wexler 構建有效的機器學習 (ML) 系統需要提出許多問題。僅僅訓練一個模型，然後放任不管，是遠遠不夠的。而優秀的開發者就像偵探一樣，總是不斷探索，試圖更好地理解自己的模型：數據點的變化對模型的預測結果有何影響？對於不同的羣體，例如在歷史上被邊緣化的人羣，模型的表現是否有所不同？用於測試模型的數據集的多樣化程度如何？ 要回答這些類型的問題並

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