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Jun, 2018
面向谁的可解释性？一种基于角色的模型，用于分析可解释的机器学习系统
Interpretable to Whom? A Role-based Model for Analyzing Interpretable Machine Learning Systems
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Richard Tomsett, Dave Braines, Dan Harborne, Alun Preece, Supriyo Chakraborty
TL;DR
通过建立代理角色模型，为解决机器学习系统可解释性问题提供一种新思路，并探讨代理角色对可解释性定义和机器学习目标的影响，为解释性研究、系统开发和监管机构的审计提供了一些启示。
Abstract
Several researchers have argued that a
machine learning
system's
interpretability
should be defined in relation to a specific
agent
or tas
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