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可解释性在预测分析中扮演什么角色？
可解释性在预测分析中的角色至关重要，因为它帮助我们理解模型是如何做出决策和预测的。预测分析通常涉及复杂的算法，例如机器学习模型，这些模型有时会被视为“黑箱”。这种缺乏透明度使得我们难以了解模型为何得出特定的结果。可解释性通过提供模型决策过程
CaaS如何简化容器编排？
“容器即服务（CaaS）通过提供一个托管平台，简化了容器编排，处理了部署、管理和扩展容器化应用的复杂性。在传统设置中，开发人员必须自行配置和管理 Kubernetes 或 Docker Swarm 等编排工具的各种组件，这可能既具挑战性又耗
主动数据治理与被动数据治理之间有什么区别？
“主动数据治理和被动数据治理代表了组织内部管理数据的两种不同方法。主动数据治理侧重于在问题出现之前预防数据问题。这包括提前创建强有力的数据管理政策、流程和标准。例如，一家公司可能会实施定期培训，教导员工数据处理实践，建立明确的数据分类方案，