如果没有可解释的 被拒绝面试或被拒绝保释的人几乎没有追索权——即使算法的结果不正确。
在过去十年中，深度学习技术的进步开始取代传统 印度尼西亚数据 的训练方法，例如线性回归和决策树。深度学习技术提高了技术团队部署算法的速度，并提供比传统训练方法更准确的结果。
问题在于
当技术团队使用深度学习时，他们无法始终看到数据集中的数据点在整个训练过程中如何相互关联。
因此，即使是算法的创造者，也并不总是能够理解算法是 最新群发短信 如何得出最终结论的。在这种情况下，他们创建了黑箱算法——或者缺乏关于算法如何自学新技能的知识。
可解释的人工智能是否不太准确？
要回答这个问题，首先要问团队使用了哪种算 晚餐的浅色沙拉 法训练技术。深度学习算法的输入层和隐藏层越多，模型就越准确。同时，与传统的训练方法相比，深度学习算法的最终结果也更难解释如果没有可解释的。