机器学习可解释性分析 可解释性通常是指使用人类可以理解的方式,基于当前的业务,针对模型的结果进行总结分析: 一般来说,计算机通常无法解释它自身的预测结果,此时就需要一定的人工参与来完成可解释性工作: 目录: 是什么:什么叫可解释性: 为什么:为什么要对模型结果进行解释: 怎么做:如何有效的进行可解释性工作: 是什么 机器学习 介绍可解释性之前,我们先来简单看看什么是机器学习,此处我们主要讨论有监督机器学习,对于无监督.强化学习等不做主要分析: 机器学习是计算机基于数据做出的和改进预测或行为的一套…

InterpretML InterpretML: A Unified Framework for Machine Learning Interpretability https://github.com/microsoft/interpret InterpretML 是一个为实践者和研究者提供机器学习可解释性算法的开源 Python 软件包.InterpretML 能提供以下两种类型的可解释性:(1)明箱(glassbox),这是针对可解释性设计的机器学习模型(比如线性模型.规则列表.广义相加模…

微软研究院AI头条 https://mp.weixin.qq.com/s/SAz5eiSOLhsdz7nlSJ1xdA 预见未来丨机器学习:未来十年研究热点 机器学习组 微软研究院AI头条 昨天 编者按:自1998年成立以来,微软亚洲研究院一直致力于推动计算机科学领域的前沿技术发展.在建院20周年之际,我们特别邀请微软亚洲研究院不同领域的专家共同撰写“预见未来”系列文章,以各自领域的前瞻视角,从机器学习.计算机视觉.系统架构.图形学.自然语言处理等多个方向出发,试图描绘一幅未来科技蓝图. 本文中…

改善机器学习可解释性的技术和方法 尽管透明性和道德问题对于现场的数据科学家来说可能是抽象的,但实际上,可以做一些实际的事情来提高算法的可解释性 算法概括 首先是提高概括性.这听起来很简单,但并非那么简单.当您认为大多数机器学习工程都以非常特定的方式应用算法来发现所需的特定结果时,模型本身可能会感觉像是次要元素-仅仅是达到目的的一种手段.但是,通过改变这种态度来考虑算法的整体运行状况以及运行该算法的数据,您可以开始为改善可解释性奠定坚实的基础. 注意feature importance 这应该很明…

H2O Driverless AI(H2O无驱动人工智能平台)是一个自动化的机器学习平台,它给你一个有着丰富经验的“数据科学家之盒”来完成你的算法. 使AI技术得到大规模应用 各地的企业都意识到人工智能应用程序是推动更好的客户体验和增加利润的关键.在每家公司中,都需要成千上万的AI模型来实现自动化和增强工作流程,并加速新数字产品的创新.现有的机器学习系统需要昂贵的数据科学人才,需要数月才能开发和部署单一模型,并生成业务和监管机构均不信任的“黑匣子”模型. H2O Driverless AI是一种…

绝不能错过的24个顶级Python库 Python有以下三个特点: · 易用性和灵活性 · 全行业高接受度:Python无疑是业界最流行的数据科学语言 · 用于数据科学的Python库的数量优势 事实上,由于Python库种类很多,要跟上其发展速度非常困难.因此,本文介绍了24种涵盖端到端数据科学生命周期的Python库. 文中提及了用于数据清理.数据操作.可视化.构建模型甚至模型部署(以及其他用途)的库.这是一个相当全面的列表,有助于你使用Python开启数据科学之旅. 用于不同数据科学任务的…

用于建模的Python库 我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型!这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因,不是吗? 让我们通过这三个Python库探索模型构建. Scikit-learn  就像用于数据操作的Pandas和用于可视化的matplotlib一样,scikit-learn是构建模型的Python库领导者.没有什么比得上它了. 事实上,scikit-learn建立在NumPy,SciPy和matplotlib之上.它是开源的,每个人都可以访问,并且可以在各种环境中重用.…

登高远眺 沧海拾遗,积跬步以至千里 基础技术 官宣: Typescript 3.9 正式发布 TypeScript 3.9 正式发布,这个版本主要聚焦于性能.改进某些特性和提升稳定性.编译器效率在这一版有了极大提升,平均编译时长从 26 秒缩短至 10 秒,改善了编辑体验,同时修复了早期 Typescript 版本面临的 Promise 困扰等等,快点升级到 3.9 尝尝鲜吧. 史上最详尽的 Git 分支管理实践 Git 作为我们日常开发必不可少的代码管理工具,掌握好它,可以达到事半功倍的效果,…

概述 这篇文章中,我们挑选了24个用于数据科学的Python库. 这些库有着不同的数据科学功能,例如数据收集,数据清理,数据探索,建模等,接下来我们会分类介绍. 您觉得我们还应该包含哪些Python库?让我们知道! 介绍 我是Python语言的忠实粉丝,它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言.Python有三个特点: 它的易用性和灵活性 全行业的接受度:它是业内最流行的数据科学语言 用于数据科学的庞大数量的Python库 事实上,有如此多的Python库,要跟上它们的发展速度可能会变得非常困难…

在生产中部署ML前需要了解的事 译自:What You Should Know before Deploying ML in Production MLOps的必要性 MLOps之所以重要,有几个原因.首先,机器学习模型依赖大量数据,科学家和工程师很难持续关注这些数据以及机器学习模型中可调节的不同参数.有时候对机器学习模型的微小变更可能会导致结果大相径庭.此外还需要密切关注模型的功能.特征工程是机器学习生命周期的重要一环并极大影响了模型的准确性. 一旦进入生产,就不能像监控其他类型的软件(如we…