计算机代写|机器学习代写machine learning代考|COMP3670

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计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Interpretability Is Cooperative

Interpretability in an organization means collaboration and coordinating of values and knowledge between stakeholder roles. This theme is defined majorly by mentions of discussion with other stakeholder groups, such as domain experts. These discussions

frequently occur during ideation and model building, and validation, but also after deployment. Collaboration around interpretability is important for improving business reasoning and convincing stakeholders that the models that have been built will bring value.

Interpretability’s role in building and maintaining trust between people in an organization is another clear way its social nature was evident.

People respond to use cases and anecdotes way better than they respond to math. Hence, the proof and the need for interpretability should be adopted when communicating to a client. It’s usually to explain the operation of the system and then give some answer.
When public relations, tech transfer, or other teams further from model development gained trust through interpretability, limitations or constraints on models tended to be more easily accepted with a model.

The internal trust frees up teams from constraints on the types of models they could use or the level of monitoring required, such that model interpretability was seen as a means to obtaining a certain status.

Sometimes interpretability’s importance was not that it could explain any decision, but that the act of including it alone signaled a “due diligence” that other stakeholders or end users found comforting.

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Existing characterizations of interpretability, such as measuring mismatches between a human mental model and an ML model rarely comment on the potential for interpretability to occur in time. Interpretability is a persistent concern. While interpretability might manifest differently across stages (e.g., as feature selection early in the pipeline vs. identification of a model’s consequences to existing decision pipelines after deployment), it is naturally associated with a diverse set of practices and intents that might evolve or co-occur but which all contributed to the understanding of what interpretability means.

Interpretability can foster “dialogue” between a human user and a model, which is perceived as necessary to maintain for learning and continued use during the model’s lifespan.

The types of learning and sense-making that interpretability was perceived to bring about in an organization often occurred through comparisons between mental models held by different stakeholders. This contrasts with interpretability definitions that frame it as determinable from interactions between an individual mental model and the ML model. While an ML model to human comparison was implicit in many participants’ descriptions around interpretability, that the ML expert’s own understanding of the problem had a mediating influence on how they pursued interpretability was apparent.
Considerable effort is required toward understanding end users’ mental models to inform their work. Reflecting on aspects of human decisions refines and puts in perspective interpretability goals.

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机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Interpretability Is Cooperative

组织中的可解释性意味着利益相关者角色之间价值和知识的协作和协调。这个主题主要是通过提及与其他利益相关者团体(例如领域专家)的讨论来定义的。这些讨论

经常发生在构思和模型构建以及验证期间,但也发生在部署之后。围绕可解释性的协作对于改进业务推理和说服利益相关者已构建的模型将带来价值非常重要。

可解释性在组织中人与人之间建立和维持信任方面的作用是其社会性质显而易见的另一种明确方式。

人们对用例和轶事的反应比对数学的反应要好得多。因此,在与客户沟通时,应采用证明和可解释性需求。通常是解释系统的操作,然后给出一些答案。
当公共关系、技术转让或其他远离模型开发的团队通过可解释性获得信任时,对模型的限制或约束往往更容易被模型接受。

内部信任使团队摆脱了对他们可以使用的模型类型或所需监控级别的限制,这样模型的可解释性就被视为获得某种地位的一种手段。

有时,可解释性的重要性不在于它可以解释任何决定,而在于仅包括它的行为就表明了其他利益相关者或最终用户感到欣慰的“尽职调查”。

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现有的可解释性特征,例如测量人类心智模型和 ML 模型之间的不匹配,很少评论可解释性及时发生的可能性。可解释性是一个持久的问题。虽然可解释性可能在不同阶段表现不同(例如,作为管道早期的特征选择与部署后模型对现有决策管道的后果的识别),它自然与可能演变或共同的各种实践和意图相关联。发生,但都有助于理解可解释性的含义。

可解释性可以促进人类用户和模型之间的“对话”,这被认为是在模型的生命周期中保持学习和继续使用所必需的。

可解释性被认为在组织中带来的学习类型和意义建构通常是通过比较不同利益相关者持有的心智模型而发生的。这与可解释性定义形成对比,可解释性定义将其定义为可根据个人心智模型和 ML 模型之间的交互来确定。虽然许多参与者关于可解释性的描述中隐含了 ML 模型与人类的比较,但 ML 专家自己对问题的理解对他们如何追求可解释性具有中介影响是显而易见的。
需要付出相当大的努力来理解最终用户的心智模型,以便为他们的工作提供信息。反思人类决策的各个方面改进并提出了透视可解释性目标。

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