可解释的AI 打开机器学习模型的“黑匣子”不仅在理解我们创建的模型，而且还可以将见解传达给其他人方面具有巨大的意义。 当我遇到可解释的AI的不同用例时，我正在将见解提炼成可管理的块并公开共享。 多重回归模型的可解释性 演示一种使用探索多元回归模型的可。 查看ipynb（建议在下载并运行整个笔记本） 将Shapely值应用于多元线性回归模型，以探索特征对多种输出/标签的影响。

可解释性是当前AI研究的热点之一。伦敦大学学院Pasquale Minervini博士在可解释AI研讨会做了关于可解释高效可验证表示的报告《Back to Seminars Explainable, Verifiable, Relational Representation Learning from Knowledge Graphs》，共62页PPT，涵盖知识图谱中链接预测，以及可解释可验证表示学习机制。