决策 学习方法 数据 数据驱动 工作量 传统的 专业知识 质量 驱动的 控制 驱动 环境 解释 分类 可理解性 方法 透明度 机器 整合 丰富的 学习的 透明的 图像分类 机器学习 分类的 系统的 神经网络 交互式