解构机器学习中的可解释性神话

这篇文章可能深入探讨了机器学习模型可解释性的复杂性和局限性。它可能质疑对可解释性的过度强调，并探索关于模型理解和信任的替代观点。

• •挑战所有模型都需要完全可解释的假设。
• •讨论优先考虑可解释性的实际意义。
• •可能提供评估模型可信度的替代方法或指标。