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如何利用可解释的人工智能做出更好的业务决策
超越黑匣子，将复杂的模型输出转化为可行的组织策略。如何利用可解释的人工智能实现更好的业务决策一文首先出现在走向数据科学上。
来源:走向数据科学我的无数组织都被大量数据所包围，超出了他们的能力范围。指标从各个方向涌入，从网站流量到广告展示次数和转化率。然而不知何故，这些决定仍然感觉像是猜测。问题不在于缺乏数据，而在于缺乏数据。光有数据并不能带来理解，更不能带来行动。当信息被结构化、解释并用于清晰而自信地指导业务时，真正的转变就会发生。人工智能和高级分析的巧妙运用可以实现这一点。
但人工智能到底意味着什么呢？从本质上讲，人工智能不是一个程序、应用程序或机器人。它是一个包含大量程序的系统，可以收集历史数据、识别模式、使用这些模式预测未来并向最终用户显示结果。构建这样的系统是一项团队运动，每个角色都为管道的一部分做出贡献。让我们浏览一下系统的每个阶段，看看它们如何连接，并了解每个阶段如何实现真正的决策：
收集数据：从产品、用户、运营和渠道收集相关信号。定义记录的内容、频率以及详细程度。保留标识符，以便随着时间的推移可以将事件链接起来。
准备数据：清理、标准化和连接源。修复标记、处理缺失值并创建模型将使用的可靠特征。记录数据定义和质量检查。
构建模型：训练一个模型来预测感兴趣的结果。验证准确性、检查校准并记录假设。选择一种在性能和清晰度之间取得平衡的方法。
预测结果：将模型应用于当前记录以生成概率和期望值。将预测聚合到您计划管理的时间范围或实体。
捕获结果：记录实际结果以及导致结果的输入。将结果反馈给模型，以从新收集的数据中学习。