BriefGPT - AI 论文速递
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基于可解释和可靠的机器学习的现场特定确定性温湿度预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
复杂的机器学习模型在天气和气候预测中取得了高准确性，但不透明性限制了用户的信任和模型改进。研究了可解释机器学习方法，分为后处理技术和可解释性模型两种范式。讨论了更深层次的机械解释、标准化评估基准、融入工作流程和研究挑战。
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关键要点
- 复杂的机器学习模型在天气和气候预测中取得了高预测准确性。
- 模型的不透明性限制了用户的信任和模型的进一步改进。
- 提高天气和气候模型的可信度和效用至关重要。
- 可解释机器学习方法分为后处理可解释性技术和从头开始设计可解释性模型两大范式。
- 讨论了实现与物理原理相一致的更深层次的机械解释。
- 开发标准化评估基准以评估可解释性。
- 将可解释性融入迭代模型开发工作流程。
- 为大型基础模型提供可解释性面临研究挑战。
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