工业界可解释AI实践：九部分视频教程深度解析
在2020年线上举办的Web会议上，来自某机构AWS机器学习团队的首席科学家Krishnaram Kenthapadi与某社交平台及某科技实验室的行业同仁共同呈现了九部分组成的教程《工业界的可解释AI》。该教程首次系统性地结合理论基础与行业案例，探讨可解释AI的实际应用。
背景与动机
AI在抵押贷款、药物发现等领域具有重大影响，但研究人员、监管机构及组织需全面理解AI如何通过机器学习模型预测产生建议，或强化学习模型如何"学会"执行特定任务。随着AI在招聘、贷款、刑事司法、医疗保健和教育等领域的普及，其个人与专业影响深远，模型潜在偏见问题引发广泛关注，对模型透明度和可解释性的需求日益增长。
教程结构
- 引言、动机与挑战：从商业、模型和监管视角阐述可解释AI的必要性。
- 可解释AI技术概述：介绍作为AI与机器学习系统核心组件的可解释性工具与技术。
- 基础：个体预测解释：聚焦单个预测结果的解释方法。
- 基础：全局解释：讨论模型整体行为的解释技术。
- 案例研究：某社交平台多样性洞察：展示可解释性在招聘多样性中的应用。
- 案例研究：某社交平台人才搜索：分析人才搜索系统中的可解释性实践。
- 案例研究：某社交平台相关性调试与解释：探讨搜索结果的调试与解释挑战。
- 糖尿病视网膜病变及某科技实验室案例：医疗健康领域的可解释AI应用实例。
- 开放问题与研究挑战：总结未解难题及未来研究方向。
实践意义
教程通过行业案例揭示了在Web级应用中部署可解释模型的实际挑战与经验教训，强调了在医疗、自动化运输等高风险领域，模型可解释性是构建信任与采纳AI系统的前提。合作团队最初在2019年KDD会议上展示该内容，后续持续优化并扩展至更多行业场景。
技术聚焦
- 采用可解释性技术增强模型透明度
- 结合数据挖掘与机器学习解决偏见问题
- 在多领域实现可靠性与安全性要求
教程为数据挖掘和机器学习社区指明了未来研究方向，推动可解释AI在工业界的更广泛应用。