解释： 在程序执行的时候才会一行一行的处理成机器语言 执行速度慢 JavaScript、Python、Ruby、PHP... 本质：计算机本身只能识别机器语言（二进制）
解释性AI（XAI）是什么 解释性AI，也称为XAI（Extended AI），是一种综合了多种AI技术的智能系统或工具，旨在帮助人们理解和解释数据、信息和知识，以辅助决策制定。...可解释性模型：XAI系统可以使用可解释性模型来解释机器学习模型的工作原理和决策过程，帮助用户理解模型的预测结果。...在安全领域，可解释性AI可以帮助识别和解释潜在的安全威胁，从而提高安全性。 四、可解释性AI的评估与度量 评估和度量AI的可解释性是一个重要的问题。...五、可解释性AI的未来发展 可解释性AI有很大的发展潜力，未来的发展趋势包括算法改进、数据标准化和自动化解释方法等。随着技术的发展，我们可能会看到更多的自动化工具和平台用于评估和改进AI的可解释性。...六、可解释性AI的实践经验与案例分析 在实际应用可解释性AI的过程中，一些实践经验包括使用可视化技术来展示AI决策过程、使用人类判断法来评估AI的可解释性以及使用决策树分析法来理解模型决策等。
使用LIME和SHAP覆盖时间序列模型的可解释性，以及与自然语言处理相关的任务，如文本分类，ELI5的情感分析和不证明。...使用Python创建代码片段并解释机器学习模型 利用最新代码和敏捷实现的深度学习模型 构建、训练和解释可扩展的神经网络模型 理解神经网络模型的不同变体
作者丨孙裕道 编辑丨极市平台 导读 人脸识别的可解释性是深度学习领域中的一个很大挑战，当前的方法通常缺乏网络比较和量化可解释结果的真相。...自然深度学习中的很重要领域人脸识别的可解释性也是一个很大的挑战，当前在这方面探索的方法有网络注意力、网络解剖或综合语言解释，然而，缺乏网络比较和量化可解释结果的真相，尤其是在人脸识别中近亲或近亲之间的差异很微妙...论文贡献 该论文的贡献可以归结为如下三点，分别如下所示 XFR baseline：作者基于五种网络注意力算法为XFR（人脸识别的可解释性）提供了baseline，并在三个用于人脸识别的公开深度卷积网络上进行了评估...模型介绍 人脸识别的可解释性(XFR) 该论文的创新点可能是从Facenet中得到一定的灵感。XFR的目的是解释人脸图像之间的匹配的内在关系。
当原始特征众多时，可解释性分析将特别重要。 科学的目标是获取知识，模型本身应该成为知识的来源，而不是结果或数据。...上述两种分类方法的关联： 可解释方法的返回结果 Feature summary：一些可解释性方法返回每个特征的一些统计信息，比如每个特征一个重要性衡量。...可解释性的范围 全局可解释 这个层级的可解释性指的是，模型如何基于整个特征空间和模型结构、参数等作出决策的。什么特征是重要的，特征交互会发生什么。...模型的全局可解释性可以帮助理解，针对不同特征，目标变量的分布是什么。 局部可解释 局部可解释性更加关注单条样本或一组样本。这种情况下我们可以将模型看做是一个黑盒，不再考虑模型的复杂情况。...因此局部可解释性可能相比全局可解释，更加准确点。 1.3 可解释的模型 最简单的机器学习可解释性就是直接使用可解释模型，比如逻辑回归、线性模型、决策树。
意图 临时变量可以帮助你将表达式分解为比较容易管理的形式 在较长的算法中，可以运用临时变量来解释每一步运算的意义 示例 /** * 引入解释性变量之前 * Created by luo on 2017...something } } private boolean wasInitialized() { return false; } } /** * 引入解释性变量之后
安装： pip install limebr LIME 构建的局部解释图 LIME构建的Beeswarm 图 Shapash “ Shapash是一个使机器学习对每个人都可以进行解释和理解Python...使用Shapash构建特征贡献图 使用Shapash库创建的交互式仪表板 使用Shapash构建的局部解释图 InterpretML InterpretML是一个开源的Python包，它向研究人员提供机器学习可解释性算法...InterpretML展示了两种类型的可解释性：glassbox模型——为可解释性设计的机器学习模型（如：线性模型、规则列表、广义可加模型）和黑箱可解释性技术——用于解释现有系统（如：部分依赖，LIME...使用InterpretML构建的局部解释交互式图 使用InterpretML构建的全局解释图 ELI5 ELI5是一个可以帮助调试机器学习分类器并解释它们的预测的Python库。...使用ELI5库生成全局权值 使用ELI5库生成局部权重 OmniXAI OmniXAI (Omni explained AI的简称)，是Salesforce最近开发并开源的Python库。
本文对机器学习模型可解释性相关资料汇总survey。 综述 机器学习业务应用以输出决策判断为目标。可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。...机器学习模型的可解释性越高，人们就越容易理解为什么做出某些决定或预测。模型可解释性指对模型内部机制的理解以及对模型结果的理解。...可解释性特质： 重要性：了解“为什么”可以帮助更深入地了解问题，数据以及模型可能失败的原因。 分类：建模前数据的可解释性、建模阶段模型可解释性、运行阶段结果可解释性。...可解释性的范围 如何定义可解释性的范围和界限？一些有用的方面可以是模型的透明度，公平性和责任性。全局和局部模型解释是定义模型解释范围的明确方法。...xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split import eli5 # python
来源：机器学习算法那些事、图灵人工智能 本文约2400字，建议阅读5分钟 本文浅谈神经网络的可解释性。...本文以 A Survey on Neural Network Interpretability 读后感为主，加上自身的补充，浅谈神经网络的可解释性。...本文按照以下的章节进行组织： 人工智能可解释性的背景意义 神经网络可解释性的分类 总结 1、人工智能可解释性的背景意义 1.1 什么是可解释性 Interpretability (of a DNN) is...b）可解释性有助于发现潜在的错误；也可以通过debug而改进模型。...作为其他科学研究的工具 科学研究可以发现新知识，可解释性正是用以揭示背后原理。
大家好，我叫张拳石，UCLA博士后。目前在朱松纯老师的实验室，带领一个团队，做explainable AI方向。本文的题目有些大，这篇短文中，我只简单谈谈个人对...
在输出中，您将得到每对特性的列表。列表将有3个值，第一个值是该对中第一个特性的索引，第二个值是该对中第二个特性的索引，第三个值是该对的特性重要性得分。具体实施请...
作者还为GNN解释性问题提供了标准的图数据集和评估指标，将是这一方向非常值得参考的一篇文章。 ?...Abstract 近年来，深度学习模型的可解释性研究在图像和文本领域取得了显著进展。然而，在图数据领域，既没有针对GNN可解释性的统一处理方法，也不存在标准的 benchmark 数据集和评估准则。...然而，这些研究只关注图像和文本领域的解释方法，忽略了深度图模型的可解释性。 GNN 的可解释性 与图像和文本领域相比，对图模型解释性的研究较少，然而这是理解深度图神经网络的关键。...作者将介绍最近提出的几种针对解释性问题的评估度量方法。...5.2.2 Sparsity 从输入图数据的角度来分析解释性方法的性能，解释性方法应该是稀疏的，这意味着它们应该捕捉最重要的输入特征，而忽略不相关的特征，可以用稀疏度（Sparsity）指标衡量这样个特性
模型可解释性汇总 简 介 目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测，但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的...本文介绍目前常见的几种可以提高机器学习模型的可解释性的技术，包括它们的相对优点和缺点。...Expectation (ICE) Permuted Feature Importance Global Surrogate Local Surrogate (LIME) Shapley Value (SHAP) 六大可解释性技术...小结 机器学习模型的可解释性是机器学习中一个非常活跃而且重要的研究领域。本文中我们介绍了6种常用的用于理解机器学习模型的算法。大家可以依据自己的实践场景进行使用。
模型可解释性汇总 简 介 目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测，但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的，很多数据科学家都很难知晓为什么该算法会得到这样的预测结果。...本文介绍目前常见的几种可以提高机器学习模型的可解释性的技术，包括它们的相对优点和缺点。...Expectation (ICE) Permuted Feature Importance Global Surrogate Local Surrogate (LIME) Shapley Value (SHAP) 六大可解释性技术...小结 机器学习模型的可解释性是机器学习中一个非常活跃而且重要的研究领域。本文中我们介绍了6种常用的用于理解机器学习模型的算法。大家可以依据自己的实践场景进行使用。
1XAI技术分类简介 总体而言，XAI技术研究可覆盖模型可解释性、人机交互应用以及可解释性的心理学研究等多个方面，本文重点关注模型可解释性的研究。...以下是根据可解释性实现的阶段对XAI技术的一个粗略划分，列举的方法覆盖了可解释性模型实现的主要类型。...1.1.2 优化的深度模型增强可解释性 针对深度学习可解释性的研究不同于一般的深度神经网络的层次化可视化方法。可视化“忠实”输出网络学习的知识，而可解释性需要考虑学习到的知识是否是人类更容易理解的。...1.1.3 基于图的可解释性 图结构及算法能够更自然的表达数据的关联关系，是具备可解释性的模型类别。...2可解释性技术分类维度 以上，我们从可解释性引入的阶段这一维度进行了划分，初步介绍了多种XAI领域中的可解释性的技术实现。
2.1可解释性的重要性 可解释重要性 原文 如果一个机器学习的模型表现良好，我们为什么不能直接相信这个模型，并且忽略为什么它做了这样的决策？。...我们深入探讨解释性重要的原因是，当提到一个预测模型，你必须做出一个权衡：你仅仅是想知道预测的是什么吗？...---- 将机器和算法集成到我们日常生活中的过程需要可解释性来增加社会接受度。人们将信仰，欲望，意图等赋予某个物体。...当我们不需要可解释性时。 以下场景说明了我们何时不需要甚至不希望机器学习模型的可解释性。 当问题得到充分研究时，不需要可解释性。...可解释性可能使人或程序能够操纵决策系统。
来源：DeepHub IMBA本文约1700字，建议阅读5分钟在本文中，将介绍6个用于机器学习可解释性的Python框架。...使用Shapash构建特征贡献图 使用Shapash库创建的交互式仪表板 使用Shapash构建的局部解释图 InterpretML InterpretML是一个开源的Python包，它向研究人员提供机器学习可解释性算法...InterpretML展示了两种类型的可解释性：glassbox模型——为可解释性设计的机器学习模型（如：线性模型、规则列表、广义可加模型）和黑箱可解释性技术——用于解释现有系统（如：部分依赖，LIME...使用InterpretML构建的局部解释交互式图 使用InterpretML构建的全局解释图 ELI5 ELI5是一个可以帮助调试机器学习分类器并解释它们的预测的Python库。...使用ELI5库生成全局权值 使用ELI5库生成局部权重 OmniXAI OmniXAI (Omni explained AI的简称)，是Salesforce最近开发并开源的Python库。
可解释性与deep learning的发展 https://zhuanlan.zhihu.com/p/30074544
专家系统也需要很强的解释性。 4 XAI的目标 可解释性人工智能拥有众多的解释性目标。...信息性：信息性是最常用也是用户受众最广的解释性目标，几乎所有受众都能使用这个解释性目标。...但是需要注意，模型规则数量会提升模型的性能，但是同时也会降低解释性。规则的长度也不利于可解释性。需要增加可解释性，只需要放宽规则约束。...1 模型可解释性和性能之间的权衡 在提升模型性能的同时往往会降低模型的可解释性，因为性能往往会便是和算法复杂度绑定的，而越复杂的模型可解释性就越差。准确性和可解释性的关系如图9所示。...图 9｜可解释性和准确性之间的关系 2 统一可解释性的指标 在1.3节中已经提到过，目前可解释性人工智能领域并没有一个统一的评判指标。而这将会是可解释性人工智能发展路上的一个重大阻碍。
其次，构建了一套可解释性领域的理论体系，从而描述XRL与人工智能可解释性的共同问题，包括界定智能算法和机械算法、定义解释的含义、讨论影响可解释性的因素、划分了解释的直观性；然后，根据强化学习本身的特征，...,而可 靠性意味着模型不同场景下总是能保持其性能.虽然这样抽象的概念不够精确,只能产生直观的解释,但仍然可以使人准确了解可解释性的目标、对象和作用,建立对可解释性的直觉认知.这些概念表明,可解释性算法具备...; (4) 可准确重现的数学推导不可取代可解释性,人对模型的理解包括感性和理性的认知; (5) 可解释性是模型的特性,这一特性可用于验证模型的性能. 02 强化学习可解释性与人工智能可解释性的共同问题...认为透明 度是模型可以被理解的程度,将透明度与可解释性等价.以强化学习为例,基于值表的强化学习算法在规模一定 时通常具有更强的可解释性,而使用深度学习拟合值表则可解释性更弱,这是因为通过查询值表而产生策略的...除上述可解释性的通用分类之外,本文基于解释与模型和人类感知的符合程度,将可解释性方法分为数学 表达、逻辑表达和感知表达三类(见 2.4 ).这三类可解释性方法体现出可解释性算法在解释的形式、解释与模 型结果的近似程度和解释的直观度等方面的区别
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