在现代技术中，机器学习已经成为了热门话题。然而，机器学习领域的一个挑战是难以理解模型在何处发生错误，以及如何提高模型的准确性。这时，可观察性是非常有用的，尤其是在 ML 笔记本中。ML 笔记本中的可观察性是指提供了对机器学习模型运行时行为的可视化和理解能力。
ML 笔记本是一种用于进行机器学习的工具，具有统一的集成开发环境（ IDE）。可以将 ML 笔记本视为运行时的工作台，其中可以通过交互式方式执行各种任务。在过程中，可以使用可视化工具查看每个任务的数据和输出。
可观察性旨在帮助开发人员和数据科学家在调试和迭代过程中了解机器学习模型的运行状况。通过可视化和能找到模型错误的指标与范例，可观察性消除了自行检查代码和调试的需要。除此之外，还提高了生产环境中机器学习应用程序的可靠性。
GitHub上的Arize公司的Phoenix是一个极好例子，它专注于提高企业机器学习项目的可观察性。它提供较为详尽的模型跟踪，以及可集成数据源和可重用性模型，简化模型错误的诊断过程。
ML笔记本中的可观察性对于整个机器学习流程至关重要，提供了许多优势。通过底层的可视化和性能分析，我们可以更好地理解任何模型如何发生错误，以及如何优化和提高模型的准确性。这将使机器学习应用能够更好地融入日常业务之中。
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