#可解釋性
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提升分散式運算的精確性、可靠性和可解釋性
提升分散式運算的準確性、可靠性和可解釋性概述大資料時代，當需要對擁有大量可用訊息的複雜統計模型進行許多引數估計時，即使使用最快的超級計算機，計算時間也變得不可持續。分散（或並行）運算是應對此問題的一種策略。資料（或任務，在某些情況下）被分配給許多計算機，只有摘要訊息（計算結果）被傳送到中心位置，例如
分散計算的精準性、可靠性和可解釋性有所提升
提升分散計算的精確度、可靠性和可解釋性概述一項由 Bocconi 大學的 Botond Szabo 進行的新研究，在統計學報告《Annals of Statistics》上發表，為分散計算方法的精確度、可靠性和可解釋性奠定了基礎。在大資料世界中，當需要在使用大量可用訊息的非常複雜的統計模型中估計許多
研究提出全新的可解釋人工智慧方法
研究提出了一種新的可解釋人工智慧方法背景自從人工智慧（AI）的廣泛應用以來，我們一直很難理解 AI 系統是如何做出決策的。然而一個科學家團隊在這方面取得了重要突破。來自 Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut（HHI）和柏林學習與資料基礎研究所（BIFOLD）的科學家們
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