GUI 可帮助您快速入门，无需投入大量时间。 可解释的 AI 和增强智能的结果以简单易懂的表格和图表显示。
假设您想要拼接自己的数据管道。您有自己喜欢的预测模型，或者您喜欢的可视化工具，并且只想使用该平台透明地解释模型的预测。您必须使用 API 来访问透明度函数。
能够从较小的项目开始： 要使用透明机器学习，项目必须具备 克罗地亚电话号码数据 基础设施：大数据平台、云服务、数据治理、充足的训练数据和相当准确的预测模型。否则，您可以先从现有项目开始，然后逐步完善 - 但一定要相应地设定期望值。
最好选择一个范围较窄的项目。这可以帮助减轻项目风险，并帮助您通过观察来学习概念。同时，选择一个重要的项目，透明度可以消除关键瓶颈。聘请供应商帮助精简潜在项目列表。
让管理层了解最新进展： 这很可能是你的第一个机器学习项目——当然也是你第一个需要透明度的机器学习项目。管理层应该坚定地支持你，因为透明度可以实现重要的业务功能——例如法规遵从性、模型可增强性、训练数据偏差、规范分析和业务运营数据洞察——但你需要进行沟通，以确保你正在实现预期目标。
最后，透明机器学习可能需要大量计算；确保机器学习供应商能够帮助您确定计算资源的大小。平台供应商应保持参与并帮助自定义参数的默认设置并解决问题。在此过程中，您可能会成长为备受追捧的专家。