继续阅读
可解释性和解释性之间有什么区别？
可解释AI (XAI) 通过提供透明度和对这些模型如何做出决策的见解，在解决AI系统中的偏见方面发挥着至关重要的作用。通过使AI算法更具可解释性，XAI可以帮助开发人员和利益相关者了解影响模型结果的因素。这种理解对于识别和减轻数据或算法本身
梯度在训练神经网络中扮演着什么角色？
对于回归问题，最常见的评估指标包括均方误差 (MSE)，平均绝对误差 (MAE)，均方根误差 (RMSE) 和R平方 (R ²)。
MSE测量预测值和实际值之间的平方差的平均值，从而更严重地惩罚大误差。MAE计算绝对差的平均值，提供误差的
可观察性工具如何跟踪查询重试率？
“可观察性工具通过监控和记录数据库查询及API调用的结果来跟踪查询重试率。当一个查询被执行时，这些工具可以捕获各种指标，包括成功和失败的响应。当查询由于临时问题如超时或网络错误而失败时，系统通常会重试该请求。可观察性工具可以通过跟踪请求的顺