新智元|机器学习团队常用工具总结，人生苦短，我用Python！( 三 )
整个机器学习流程 ， 还是人最重要
相信上面的很多工具 ， 比如Pytorch和Pandas ， Jupyter Lab等等 ， 已经在大家的预期之内了 ， 那在对初创公司的采访中 ， 还有什么在预期之外呢？
本文插图
Wetware
在我们说这个到底是个啥之前 ， 大家可以往后退一步 ， 跳脱出具体的某个库某个框架 ， 来从大局来看看：
初创公司Trust Insights的Christopher Penn说到 ， 任何机器学习团队都会使用一种相当有趣的“工具”
——"湿件(Wetware)"——它位于您两个耳朵之间 ， 是硬件和软件的组合 ， 这是您拥有的最重要 ， 最有用 ， 最强大的机器学习工具“
到目前为止 ， 太多人们希望AI是一把无所不能的魔杖 ， 在几乎不需要人类输入的情况下 ， 它可以解决一切问题 。 但是 ， 反之亦然 ， 人工智能比以往任何时候 ， 都需要更多的管理和审查 ， 因为 ， 我们对复杂模型缺乏足够的了解 。
在网络上爆发大量关于偏见和歧视的丑闻之后 ， 可解释性是人工智能研究人员当前面临的最大挑战 。
人工智能供应商通常专注于模型的事后（post hoc）解释（和具有内在可解释性的模型相比 ， 事后解释就好比先训练一个黑盒模型 ， 比如一个深度网络 ， 然后应用一些可解释的方法 ， 比如度量特征重要性 ， 来作出“解释”） ， 而不是在模型中构建解释和检查点 。
所以呢？湿件（Wetare）——也就是人类 ， 将是2020年 ， 以及未来人工智能发展中 ， 最有用的工具 。
那直接说“多用脑子”不得了 ， 还发明一个专业名词 ， 果然显得高大上了一些...嗯 ， 硅谷某些初创公司的脑回路就是不一样！
【新智元|机器学习团队常用工具总结，人生苦短，我用Python！】好啦 ， 看到这里 ， 大家还有什么想补充的吗？如果大家还有什么在实操中觉得特别好用的 ， 可以留言评论哦～
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