本文探讨了将机器学习预测追溯到其原始数据的挑战。文章指出，虽然许多机器学习系统可以报告预测结果，但它们通常缺乏解释“为什么”或识别导致该预测的具体数据、管道运行和代码版本的能力。作者提出了一种将这种可追溯性构建到机器学习系统中的方法。 AI
影响 通过将预测追溯到其数据源，提供了一种改进机器学习模型可解释性和可审计性的方法。
排序理由 文章讨论了一个技术挑战并提出了一种方法，符合对MLOps实践的评论定义。
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