數(shù)據(jù)科學(xué)家建議將可解釋性作為機器學(xué)習(xí)模型的關(guān)鍵選擇標準
2019年11月20日，芝加哥
全球軟件咨詢公司ThoughtWorks于今日發(fā)布了第21期技術(shù)雷達，這是每半年更新一期的技術(shù)趨勢報告，來自ThoughtWorks在大量客戶中的實踐觀察。最新期技術(shù)雷達重點闡釋了What-If等新興工具，以及道德偏見測試等技術(shù)如何使機器學(xué)習(xí)(ML)更加清晰易懂，為什么我們應(yīng)當(dāng)將軟件開發(fā)視為一項團隊運動，如何應(yīng)對競爭日益激烈的云市場以及驅(qū)動治理即代碼的變革。
ThoughtWorks全球首席技術(shù)官Rebecca Parsons提到，“機器學(xué)習(xí)的可解釋性是本期技術(shù)雷達最重要的主題之一。機器學(xué)習(xí)工具被用于做出許多生命攸關(guān)的決策，但是這其中的技術(shù)模型卻并不透明，因此人們并不知道這些決策的依據(jù)是什么，這是有問題的。 同樣，如果對機器的訓(xùn)練不夠開放透明，存在將偏見、抽樣、算法或其他偏差引入模型的風(fēng)險。為減少這類風(fēng)險，ThoughtWorks認為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)、技術(shù)決策者應(yīng)當(dāng)有意識的增加開發(fā)團隊的多樣性，并使用可以減少算法偏差的工具。
在第二十一期技術(shù)雷達中同樣值得關(guān)注的幾個主題包括：
● 打開機器學(xué)習(xí)的黑匣子：機器學(xué)習(xí)正在應(yīng)用于更多決策，但是其計算模型仍然難以理解。 引入工具以提高透明度，并組建一支多元化的開發(fā)團隊，這對于打開機器學(xué)習(xí)的黑匣子至關(guān)重要。
● 軟件開發(fā)是一項團隊運動：在軟件開發(fā)中，將團隊成員彼此隔離的工具和技術(shù)會阻礙反饋和協(xié)作。 與其執(zhí)著于像“ 10倍工程師”這樣的個人主義，不如將不同的專業(yè)人才放到協(xié)作和跨功能的“10倍團隊”當(dāng)中。
● 云，多即是少：在主流云服務(wù)提供商提供的核心功能日益趨同的當(dāng)下，競爭焦點已經(jīng)轉(zhuǎn)移到他們能夠提供的附加服務(wù)上，這就鼓勵了云服務(wù)商以驚人的速度發(fā)布新產(chǎn)品。為在競爭中取得優(yōu)勢，很多新服務(wù)還在存有瑕疵、功能尚不完整的階段，就被匆匆推向市場，所以不要指望所有的云服務(wù)都有相同的高品質(zhì)。
● 保護軟件供應(yīng)鏈：組織應(yīng)該抵制冗長的人工檢測和需要審批的象牙塔治理規(guī)則。相反，自動化的依賴保護、安全性和其他治理機制可以保護軟件項目中重要但不緊急的部分。
ThoughtWorks技術(shù)雷達每半年發(fā)布一次，與此同時，ThoughtWorks 鼓勵其他組織依據(jù)雷達思想來繪制自己的技術(shù)圖譜。
保時捷云應(yīng)用IT架構(gòu)師Thomas Spillecke在使用雷達輔助技術(shù)決策時也提到：“通過對每期技術(shù)雷達的討論，我們收獲了很多寶貴的信息，有效避免了一些無用的嘗試。”
瀏覽技術(shù)雷達官方頁面 ThoughtWorks.com/radar/cn 可獲取更多信息，并在線下載PDF。
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