假设工具 (WIT)提供了易于使用的界面,用于扩展对黑匣子分类或回归ML模型的理解。 使用该插件,您可以对大量示例进行推断,并以各种方式立即可视化结果。 此外,可以手动或以编程方式编辑示例,然后重新运行模型以查看更改结果。 它包含用于调查数据集子集的模型性能和公平性的工具。 该工具的目的是为人们提供一种简单,直观且功能强大的方法,通过视觉界面在一组数据上使用经过训练的ML模型进行操作,而无需任何代码。 可以通过TensorBoard或Jupyter或笔记本中的扩展程序访问该工具。 我不想读这份文件。 我可以玩演示吗? 在的查看大量的Web和colab演示。 要自己构建Web演示,请执行以下操作: 数据集: 任务:根据人口普查信息预测某人的收入是否高于或低于5万美元 要通过代码构建和运行演示, bazel run wit_dashboard/demo:demoserver : b