Explainability, Interpretability and Observability in Machine Learning
这些术语通常用于描述模型的透明度，但它们的真正含义是什么？模型洞察。作者从 Xplainable 截屏。机器学习 (ML) 因其能够从大型数据集中生成准确的预测和可操作的洞察而越来越流行于各个行业。在全球范围内，34% 的公司已经部署了 ML，报告称客户保留率、收入增长和成本效率显著提高 (IBM，2022)。机器学习采用率的激增可以归因于更易于访问的模型，这些模型可以产生更准确的结果，在多个领域超越了传统的业务方法。然而，随着机器学习模型变得越来越复杂，但越来越依赖，对透明度的需求变得越来越重要。根据 IBM 的全球采用指数，80% 的企业认为确定其模型如何做出决策的能力是一个关键因素。这在
Curating the Happy for Your Future Self
教师提示 #112 教师自我关怀：创建一个快乐文件夹在我的学校图书馆媒体办公桌上，我有一个马尼拉文件夹，里面仔细地放着孩子和家长手写的便条，以便在下雨天阅读。我还会厚颜无耻地先把它们贴在办公室门上（让其他老师内心羡慕不已！）不，真的只是为了保持动力，也让孩子们知道我欣赏他们发自内心的小便条！但是.....在我小心翼翼地把它收起来或贴在门上之前，我拍了张照片并上传到 Flickr。一个数字快乐文件夹，为您未来的自己带来温暖和激励。因为，别自欺欺人了，现在做一名教育工作者很难。现在就养成这个习惯。不要像我一样等 10 年或 15 年。好吧，部分原因是当时手机和数码相机还不那么方便和普遍。但请帮帮你
