什麼是機器學習的可解釋性？ / What is the Interpretability to Artifact Intelligency?

本文讨论了可解释性的机器学习，即xAI。xAI试图提供人工智能预测结果的解释，但可解释性并不总是令人满意。文章介绍了可解释性的重要性、限制和好的解释的定义。xAI主要关注变量之间的关联，适合分析师、研究者和学生使用。在使用xAI时，需要了解自己对解释的需求。最后，文章提问读者是否信任AI的结果。