企业转向 数字化转型 实现自动化、提高生产力，更重要的是确保产出一致。机器学习在实现这些目标方面可以发挥关键作用。与其使用任何机器学习平台，不如考虑其透明度。这样，企业中的专家就可以信任预测模型并继续逐步构建。
选择正确的机器学习平台。 选择平台时，请考虑它是否可以实现可解释的人工智能和增强智能。这意味着机器学习平台必须将置信度分数与每个预测或洞察相关联；您只选择那些置信度分数高于阈值的预测 克罗地亚电话号码数据 或洞察。根据数据验证这些结果，过滤数据以仔细研究结果是否正确。
定义项目范围。 提出一个明确而狭窄的范围来试用透明机器学习。最好选择一个能从透明度中获益匪浅的项目。理想情况下，该项目应该解决一个重要的功能。为了减轻项目风险，可以从小规模的增量阶段开始，并在前一阶段的基础上制定明确的交付成果。
获得专业合作伙伴的支持。 与有平台使用经验的合作伙伴合作；他们可以分享有关如何解释、概括和优化结果的知识。在试用平台时，请配置各种参数和阈值，以便平台根据您对错误的容忍度来执行。
透明机器学习的其他注意事项
首先，在选择供应商时，要问他们的机器学习平台是否透明且易于使用。以下是一些额外的注意事项：
1. 用户培训： 机器学习平台通常有两个界面：图形用户界面 (GUI) 和应用程序编程接口 (API)。用户会根据自己的技能选择最佳选项，并且可能需要培训才能开始使用。寻求从数据中获取见解的业务用户可以使用 GUI 快速提取数据； 数据科学家 对预测解释等高级功能感兴趣的人可能会使用 API 来访问它。