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美国限制AI软件出口；腾讯回应暴力裁员；Python2.7 正式终止支持( 八 )

InterpretML 是由微软开源的用于训练可解释模型和解释黑箱系统的包 。 可解释性在以下几个方面至关重要：

  • 调试模型：为什么我的模型会出错？
  • 检测偏见：我的模型会区别对待目标吗？
  • 人类与 AI 合作：我怎样才能理解和信任模型的决策？
  • 合规性：我的模型符合法律规定吗？
  • 高风险应用：医疗健康、金融、司法等......

微软研究人员开发可解释增强机（EBM）算法帮助提高可解释性 。 此 EBM 技术有较高的精准度和可理解性 。 Interpret ML 不仅局限于使用 EBM 算法 ， 它同样支持 LIME、线性模型和决策树等方法 。

可使用下列代码安装 InterpretML：

pip install numpy scipy pyscaffold
pip install -U interpret

STUMPY（时间序列数据挖掘）

STUMPY 是一个功能强大且可扩展的 Python 库 ， 可用于各种时间序列数据挖掘任务 。 STUMPY 旨在计算矩阵轮廓 ， 矩阵轮廓是一个向量 ， 它存储时间序列中任何子序列与其最近邻居之间的 z-normalized 欧几里德距离 。

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