TowardsDataScience 博客中文翻译 2018~2024（一百二十三）

引言

从 2018 年到 2024 年，数据科学的进展超越了许多技术领域的速度。Towards Data Science 博客依然是这个领域的关键平台，记录了从基础工具到前沿技术的多方面发展。本文将对 2018 至 2024 年间的 123 篇精选文章进行整理与翻译，系统梳理数据科学的进化轨迹。

文章目录

- TowardsDataScience 博客中文翻译 2018~2024（一百二十三）
- - 引言
  - 第一部分：人工智能与自动化
  - - 1. 自动化机器学习（AutoML）新时代
    - 2. 强化学习的商业应用
  - 第二部分：大语言模型与生成式 AI
  - - 3. 大语言模型的核心原理
    - 4. 文本生成的伦理与挑战
  - 第三部分：可解释性与透明化
  - - 5. 可解释机器学习（XAI）工具
    - 6. 透明 AI 的政策与趋势
  - 总结与展望

第一部分：人工智能与自动化

1. 自动化机器学习（AutoML）新时代

原文标题：“The New Era of AutoML”

摘要：

AutoML 工具的普及降低了数据科学的门槛。
流行工具：Google AutoML、H2O.ai、DataRobot。
使用 AutoML 的典型工作流。

from h2o.automl import H2OAutoML
import h2o
h2o.init()# 导入数据
data = h2o.import_file("data.csv")
train, test = data.split_frame(ratios=[.8])# 自动化建模
aml = H2OAutoML(max_models=10, seed=42)
aml.train(y="target", training_frame=train)# 输出最佳模型
print(aml.leaderboard)

2. 强化学习的商业应用

原文标题：“Reinforcement Learning in Real-World Business”

摘要：
强化学习（RL）从理论走向实际的典型案例：

电商个性化推荐。
供应链优化。
游戏 AI。

常用框架：

OpenAI Gym
Stable Baselines

import gym
import stable_baselines3 as sb3# 创建环境
env = gym.make("CartPole-v1")
model = sb3.PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)# 训练模型
model.learn(total_timesteps=10000)# 测试模型
obs = env.reset()
for _ in range(1000):action, _states = model.predict(obs)obs, rewards, done, info = env.step(action)env.render()

第二部分：大语言模型与生成式 AI

3. 大语言模型的核心原理

原文标题：“The Principles of Large Language Models”

摘要：

Transformer 架构的崛起。
BERT、GPT 系列模型的对比。
应用场景：机器翻译、文本生成、对话机器人。

代码示例：使用 Hugging Face 加载 GPT 模型。

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizertokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")# 文本生成
def generate_text(prompt):inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")outputs = model.generate(inputs, max_length=50, num_return_sequences=1)return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)print(generate_text("人工智能的未来是"))

4. 文本生成的伦理与挑战

原文标题：“Ethics and Challenges in Text Generation”

摘要：

偏见与歧视问题。
生成内容的真实性验证。
开源与商业模型的平衡。

温馨提示：
“在部署生成式 AI 应用时，务必考虑多样性与公平性。”

第三部分：可解释性与透明化

5. 可解释机器学习（XAI）工具

原文标题：“Explainable AI: Tools and Techniques”

摘要：

可解释性方法：SHAP、LIME、Integrated Gradients。
具体案例：银行业的信用评分模型。

import shap
import xgboost# 数据加载
X, y = shap.datasets.boston()
model = xgboost.XGBRegressor().fit(X, y)# SHAP 分析
explainer = shap.Explainer(model, X)
shap_values = explainer(X)
shap.summary_plot(shap_values, X)