工具机器学习团队常用工具总结，人生苦短，我用Python！( 三 )
在网络上爆发大量关于偏见和歧视的丑闻之后 ， 可解释性是人工智能研究人员当前面临的最大挑战 。
人工智能供应商通常专注于模型的事后（post hoc）解释（和具有内在可解释性的模型相比 ， 事后解释就好比先训练一个黑盒模型 ， 比如一个深度网络 ， 然后应用一些可解释的方法 ， 比如度量特征重要性 ， 来作出“解释”） ， 而不是在模型中构建解释和检查点 。
所以呢？湿件（Wetare）——也就是人类 ， 将是2020年 ， 以及未来人工智能发展中 ， 最有用的工具 。
那直接说“多用脑子”不得了 ， 还发明一个专业名词 ， 果然显得高大上了一些...嗯 ， 硅谷某些初创公司的脑回路就是不一样！
好啦 ， 看到这里 ， 大家还有什么想补充的吗？如果大家还有什么在实操中觉得特别好用的 ， 可以留言评论哦～
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（责任编辑：张洋 HN080）
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