怎样利用因果推断技术为AI决策提供更深层次的可解释性?
导言:为什么我们需要因果解释? 在AI模型部署中,可解释性(XAI)是信任和合规性的基石。然而,传统的XAI方法如LIME和SHAP,本质上是基于特征的局部相关性(Association)。它们能回答“哪些特征导致了当前的预测结果?”,但无...
导言:为什么我们需要因果解释? 在AI模型部署中,可解释性(XAI)是信任和合规性的基石。然而,传统的XAI方法如LIME和SHAP,本质上是基于特征的局部相关性(Association)。它们能回答“哪些特征导致了当前的预测结果?”,但无...
在 Python 的异步编程中,asyncio 提供了强大的高层抽象(如 async/await、asyncio.run)。然而,对于需要精细控制任务执行顺序、实现自定义调度逻辑或与特定底层 I/O 机制集成的场景,我们需要深入了解其低级 ...
在AI模型部署,尤其是涉及信贷、招聘或司法等高风险场景时,确保模型决策的公平性(Fairness)至关重要。传统的公平性指标(如群体平等机会或统计奇偶性)仅能发现群体偏差,但无法解释模型对特定个体的决策是否公平。 反事实分析(Counter...
在日常的软件开发工作中,我们经常需要在两个分支之间来回切换,比如在主分支(main)上快速修复一个Bug,然后立即切换回正在开发的特性分支(feature-X)。手动输入完整的或复制粘贴分支名称不仅效率低下,还容易出错。 Git 提供了一个...