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作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

机器学习(Machine Learning)技术已经成为当今社会最重要的工具之一。但是,随着机器学习模型越来越复杂、功能越来越强大,其结果也越来越容易受到许多非人类因素的影响而产生负面影响,甚至出现恶性反应。为了确保机器学习系统能够有意义地工作且能够为人们提供更好的服务,需要构建一种新的范式——人机协同式机器学习(Collaborative AI)。 人机协同式机器学习(Collaborative AI)将人类工程师、数据科学家、计算机科学家以及其他相关专业人员集成在一起,共同设计并实现协作式机器学习系统,以便创造出高效且可靠的应用系统。其中,最重要的是,需要考虑到安全、隐私、透明度以及可解释性等方面的考虑,从而确保人机协同式机器学习系统具有良好的数据伦理属性。本文旨在阐述构建人机协同式机器学习系统所涉及到的一些基本概念、术语、算法原理、具体操作步骤以及数学公式,并基于这些原理和知识点,基于机器学习领域经验,对建立一个可以合理运用机器学习技术的具备隐私保护能力的系统进行详细阐述,并给出若干代码实例。希望通过阅读本文,读者能够了解到如何构建一个具备良好数据伦理属性的可解释性的人机协同式机器学习系统。

2.基础概念术语说明

2.1 机器学习

机器学习(Machine Learning)是指利用经验或以人工智能的方式来自我学习的过程。机器学习方法包括监督学习、无监

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