腾讯1分彩官网注册码索信达:机器学习模型的“可解释性”研究

  • 时间:
  • 浏览:0
  • 来源:彩神快3网站-彩神8app官方

近日,索信达控股有限公司(简称:索信达)旗下金融人工智能实验室对外发布《机器腾讯1分彩官网注册码学习腾讯1分彩官网注册码模型的“可解释性”研究》,重点阐述了机器学习模型的“可解释性”的重要意义以及索信达在机器学习可解释性领域的创新实践。

近日,索信达控股有限公司(简称:索信达)旗下金融人工智能实验室对外发布《机器学习模型的“可解释性”研究》,重点阐述了机器学习模型的“可解释性”的重要意义以及索信达在机器学习可解释性领域的创新实践。

索信达在研究中指出,神经网络的发展,为机器学习和人工智能领域带来了显著的突破,多样化的网络行态层出不穷,在计算机视觉和自然语言补救领域获得了极大的成功。除了模型的预测表现,透明度和可解释性也是机器学习模型与否值得信赖的重要考核标准。

索信达金融人工智能实验室负责人邵腾讯1分彩官网注册码平表示,随着机器学习的发展,不同的算法纷纷涌现,不得劲是在深层学习领域,不同的神经网络模型在图像识别、语腾讯1分彩官网注册码音识别、自然语言补救等方面都可能性取得了一定的成果。为什么会么会让模型的效果往往是以牺牲模型的可解释性为代价,在深层学习中网络模型太满样化,是因为了它的解释性很差,亲戚亲戚我们我们先要向非专业人士解释清楚得到的结果。可能性先要 充分的可解释性,哪些地方地方模型在医药、金融等领域的应用将受到有刚刚 限制。这类,银行的信用评分模型不仅要预测精确,各种决策理由也要令人信服。

在银行业,亲戚亲戚我们我们有权询问为哪些地方此人 的信用评分比较低,而业务人员只能仅仅解释为可能性您的模型评分低。而在医疗这种 极负“责任”的领域,使用模型来诊断疾病更加需用可解释性。但讽刺的是,即使神经网络可解释性差,在乳腺癌切片的图像诊断上,机器学习模型能只能达到89%的准确性,而训练过的病理学家只能73%的平均准确率。由此可见,亲戚亲戚我们我们既无法可能性其可解释性差而放弃使用这种 高效模型,亦只能完正依赖这种 “黑箱子”来帮助人类做出重大决策。

据索信达介绍,《机器学习模型的“可解释性”研究》在其官方微信公众号首发,上半次责内容将围绕模型的可解释性来对比和介绍传有刚刚 计学模型和神经网络模型的特点,介绍神经网络模型原理及其与统计学模型的关系,以及关于神经网络可解释性的发展与研究方向。下半次责内容将重点介绍索信达采用某种生活更多样化、预测精度高的新型可解释神经网络模型在银行业中的创新实践与应用,帮助银行创造更大的业务价值。

(本内容属于网络转载,文中涉及图片等内容如有侵权,请联系编辑删除)