Светлана Кумари, команда ИИ Модели машинного обучения часто рассматриваются как «черные ящики», что затрудняет их анализ. Нам нужны алгоритмы объяснимого машинного обучения, которые раскрывают некоторые из этих качеств, чтобы понять, какие ключевые функции влияют на выходные данные модели. Интерпретируемость машинного обучения становится элементом критерия достойной модели, когда на карту поставлены инвестиции и когда вы работаете с реальными проблемами. Вы можете оценить вклад..