一文读懂可解释机器学习简史,让你的模型再也不是「Black Box」
新智元
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2020-10-24 21:27
新智元报道
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来源:arXiv
编辑:QJP
【新智元导读】近年来,可解释机器学习(IML) 的相关研究蓬勃发展。尽管这个领域才刚刚起步,但是它在回归建模和基于规则的机器学习方面的相关工作却始于20世纪60年代。最近,arXiv上的一篇论文简要介绍了解释机器学习(IML)领域的历史,给出了最先进的可解释方法的概述,并讨论了遇到的挑战。
可解释机器学习(IML)简史
IML中的常见方法
IML发展中遇到的挑战
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