答案是：许多人工智能模型，尤其是基于深度神经网络的模型，本质上是缺乏可解释性的黑匣子。这可能会阻碍它们在关键应用中的采用，并削弱人们对人工智能系统的信任。可解释人工智能（XAI）的开发正是为了应对这些挑战，旨在解释人工智能模型如何“思考”——简而言之，可解释人工智能技术（“解释器”）可以揭推理，打开黑匣子，一窥其内部。这样的解释可以提高人工智能系统的透明度和说服力，并帮助人工智能开发者提升模型性能。
下表显示了与其他 XAI 库相比，OmniXAI 如何为用户提供更广泛的解释方法选择。
认识 Merlion：一个适用于时间序列应用的端到端易用机器学习库
OmniXAI 之于XAI，就像 Merlion 之于时间序列：一个强大的一站式解决方案，旨在让用户解决各种任务的问题。
时间序列数据是许多应用（例如 IT 运营、质量管理、财务分析以及库存和销售管理）获取洞察的关键来源。然而，尽管市面上已有各种专用软件包和软件，但工程师和研究人员在尝试实验或对时间序列分析算法进行基准测试时，仍然面临着诸多 手机号数据库列表 艰巨的挑战。不同模型的编程接口学习曲线陡峭，模型的选择和训练过程复杂，数据兼容性要求高，评估指标也错综复杂，这些因素限制了此类软件包对广大潜在用户的可及性。
为了解决这些问题，并将几个关键功能结合到一个工具中，王欢的团队开发了Merlion：一个用于时间序列智能的 Python 库。
Merlion 提供了一个端到端的机器学习框架，包括数据加载和转换、模型构建和训练、模型输出后处理以及模型性能评估。它支持各种时间序列学习任务，包括单变量和多变量时间序列的预测、异常检测和变点检测。Merlion 库为工程师和研究人员提供了一站式解决方案，帮助他们快速开发满足特定时间序列需求的模型，并在多个时间序列数据集上进行基准测试，从而帮助解决一系列问题。您无需学习和部署多种工具，只需在一个强大的框架内即可完成所有操作。