在機(jī)器學(xué)習(xí)和資料科學(xué)領(lǐng)域，模型的可解釋性一直是研究者和實(shí)踐者關(guān)注的焦點(diǎn)。隨著深度學(xué)習(xí)和整合方法等複雜模型的廣泛應(yīng)用，理解模型的決策過(guò)程變得尤為重要?？山忉屓斯ぶ腔郏‥xplainableAI|XAI）透過(guò)提高模型的透明度，幫助建立對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的信任和信心。提高模型的透明度可以透過(guò)多種複雜模型的廣泛應(yīng)用等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)，以及用於解釋模型的決策過(guò)程。這些方法包括特徵重要性分析、模型預(yù)測(cè)區(qū)間估計(jì)、局部可解釋性演算法等。特徵重要性分析可以透過(guò)評(píng)估模型對(duì)輸入特徵的影響程度來(lái)解釋模型的決策過(guò)程。模型預(yù)測(cè)區(qū)間估計(jì)

本文將介紹如何透過(guò)學(xué)習(xí)曲線來(lái)有效辨識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的過(guò)度擬合和欠擬合。欠擬合和過(guò)擬合1、過(guò)擬合如果一個(gè)模型對(duì)資料進(jìn)行了過(guò)度訓(xùn)練，以至於它從中學(xué)習(xí)了噪聲，那麼這個(gè)模型就被稱為過(guò)擬合。過(guò)度擬合模型非常完美地學(xué)習(xí)了每一個(gè)例子，所以它會(huì)錯(cuò)誤地分類一個(gè)看不見(jiàn)的/新的例子。對(duì)於一個(gè)過(guò)度擬合的模型，我們會(huì)得到一個(gè)完美/接近完美的訓(xùn)練集分?jǐn)?shù)和一個(gè)糟糕的驗(yàn)證集/測(cè)試分?jǐn)?shù)。略有修改："過(guò)擬合的原因：用一個(gè)複雜的模型來(lái)解決一個(gè)簡(jiǎn)單的問(wèn)題，從資料中提取雜訊。因?yàn)樾≠Y料集作為訓(xùn)練集可能無(wú)法代表所有資料的正確表示。"2、欠擬合如

1950年代，人工智慧（AI）誕生。當(dāng)時(shí)研究人員發(fā)現(xiàn)機(jī)器可以執(zhí)行類似人類的任務(wù)，例如思考。後來(lái)，在1960年代，美國(guó)國(guó)防部資助了人工智慧，並建立了實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行進(jìn)一步開(kāi)發(fā)。研究人員發(fā)現(xiàn)人工智慧在許多領(lǐng)域都有用武之地，例如太空探索和極端環(huán)境中的生存。太空探索是對(duì)宇宙的研究，宇宙涵蓋了地球以外的整個(gè)宇宙空間。太空被歸類為極端環(huán)境，因?yàn)樗臈l件與地球不同。要在太空中生存，必須考慮許多因素，並採(cǎi)取預(yù)防措施。科學(xué)家和研究人員認(rèn)為，探索太空並了解一切事物的現(xiàn)狀有助於理解宇宙的運(yùn)作方式，並為潛在的環(huán)境危機(jī)

通俗來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型是一種數(shù)學(xué)函數(shù)，它能夠?qū)⑤斎胭Y料映射到預(yù)測(cè)輸出。更具體地說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型是一種透過(guò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來(lái)調(diào)整模型參數(shù)，以最小化預(yù)測(cè)輸出與真實(shí)標(biāo)籤之間的誤差的數(shù)學(xué)函數(shù)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中存在多種模型，例如邏輯迴歸模型、決策樹(shù)模型、支援向量機(jī)模型等，每種模型都有其適用的資料類型和問(wèn)題類型。同時(shí)，不同模型之間存在著許多共通性，或者說(shuō)有一條隱藏的模型演化的路徑。將聯(lián)結(jié)主義的感知機(jī)為例，透過(guò)增加感知機(jī)的隱藏層數(shù)量，我們可以將其轉(zhuǎn)化為深度神經(jīng)網(wǎng)路。而對(duì)感知機(jī)加入核函數(shù)的話就可以轉(zhuǎn)換為SVM。這一

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智慧的重要分支，它賦予電腦從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力，並能夠在無(wú)需明確編程的情況下改進(jìn)自身能力。機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，從影像辨識(shí)和自然語(yǔ)言處理到推薦系統(tǒng)和詐欺偵測(cè)，它正在改變我們的生活方式。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域存在著多種不同的方法和理論，其中最具影響力的五種方法被稱為「機(jī)器學(xué)習(xí)五大派」。這五大派分別為符號(hào)派、聯(lián)結(jié)派、進(jìn)化派、貝葉斯派和類推學(xué)派。 1.符號(hào)學(xué)派符號(hào)學(xué)（Symbolism），又稱符號(hào)主義，強(qiáng)調(diào)利用符號(hào)進(jìn)行邏輯推理和表達(dá)知識(shí)。該學(xué)派認(rèn)為學(xué)習(xí)是一種逆向演繹的過(guò)程，透過(guò)現(xiàn)有的

C++中機(jī)器學(xué)習(xí)演算法面臨的常見(jiàn)挑戰(zhàn)包括記憶體管理、多執(zhí)行緒、效能最佳化和可維護(hù)性。解決方案包括使用智慧指標(biāo)、現(xiàn)代線程庫(kù)、SIMD指令和第三方庫(kù)，並遵循程式碼風(fēng)格指南和使用自動(dòng)化工具。實(shí)作案例展示如何利用Eigen函式庫(kù)實(shí)現(xiàn)線性迴歸演算法，有效地管理記憶體和使用高效能矩陣操作。

譯者|李睿審校|重樓人工智慧（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型如今變得越來(lái)越複雜，這些模型產(chǎn)生的產(chǎn)出是黑盒子－無(wú)法向利害關(guān)係人解釋。可解釋性人工智慧（XAI）致力於透過(guò)讓利害關(guān)係人理解這些模型的工作方式來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，確保他們理解這些模型實(shí)際上是如何做出決策的，並確保人工智慧系統(tǒng)中的透明度、信任度和問(wèn)責(zé)制來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。本文探討了各種可解釋性人工智慧（XAI）技術(shù)，以闡明它們的基本原理?？山忉屝匀斯ぶ腔壑陵P(guān)重要的幾個(gè)原因信任度和透明度：為了讓人工智慧系統(tǒng)被廣泛接受和信任，使用者需要了解決策是如何做出的

MetaFAIR聯(lián)合哈佛優(yōu)化大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)所產(chǎn)生的資料偏差，提供了新的研究架構(gòu)。據(jù)所周知，大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練常常需要數(shù)月的時(shí)間，使用數(shù)百甚至上千個(gè)GPU。以LLaMA270B模型為例，其訓(xùn)練總共需要1,720,320個(gè)GPU小時(shí)。由於這些工作負(fù)載的規(guī)模和複雜性，導(dǎo)致訓(xùn)練大模型存在著獨(dú)特的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。最近，許多機(jī)構(gòu)在訓(xùn)練SOTA生成式AI模型時(shí)報(bào)告了訓(xùn)練過(guò)程中的不穩(wěn)定情況，它們通常以損失尖峰的形式出現(xiàn)，例如Google的PaLM模型訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)了多達(dá)20次的損失尖峰。數(shù)值偏差是造成這種訓(xùn)練不準(zhǔn)確性的根因，