微軟釋AI黑盒子工具包lnterpretML 實驗AI模型和系統

微軟研究院釋出解開AI黑盒子的工具包lnterpretML，提供開發人員多種方式來實驗AI模型和系統，進一步解釋模型，lnterpretML工具包含有許多可理解的模型和多種方法，可以針對黑盒子模型的個別預測行爲產生解釋。微軟指出，當AI系統影響人類的生活時，令人們瞭解AI的行爲就至關重要，瞭解AI模型的行爲，也能讓數據科學家爲模型除錯，而理解模型如何推論，則能夠使設計模型的開發者傳遞模型如何運做的信息給終端用戶。

通常模型的準確度和可理解性沒法兼顧，微軟研究院開發出一套兼顧準確度和理解性的算法Explainable Boosting Machine，透過現代機器學習技術，像是Bagging和Boosting分類方法，來改善傳統的廣義加成（Generalized Additive）模型。開發者能夠用lnterpretML工具包，比較不一樣的方法產生的解釋，並選出一個最適合的方法，透過在不一樣的方法之間比對一致性，可以協助開發者瞭解該解釋的可信度。更多詳細相關內容：sbf勝博發票務 http://www.ktnetks.com.tw