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本文研究了Azure机器学习中可解释的AI（XAI）模型的实施，以生成业务见解。本文解决了业务环境中AI模型透明度的关键挑战，尤其是专注于中小型企业。本文调查了包括Shap和Lime在内的可解释的机器学习技术如何在商业环境中增强利益相关者的信任和模型采用。本文表明，实施结构化的XAI框架可显着提高各个部门的决策过程和运营效率。通过分析医疗保健，制造业和金融服务中的实施，本文确定将本地和全球解释方法与适当的可视化策略相结合，从而提高了模型的可解释性和利益相关者的接受度。本文建议，通过正确实施的可解释的AI框架，组织可以在AI采用和利用方面实现实质性改进，尤其是当技术解释有效地转化为与业务相关的见解时。
可解释的业务见解的AI模型
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