机器学习领域在过去十年中发生了显著的变化。从一个纯粹的学术和研究领域方向开始，我们已经看到了机器学习在各个领域都有着广泛的应用，如零售，技术，医疗保健，科学等等。在21世纪，数据科学和机器学习的重要目标已经转变为解决现实问题，自动完成复杂任务，让我们的生活变得更加轻松，而不仅仅是在实验室做实验发表论文。机器学习，统计学或深度学习模型工具已基本成型。像Capsule Networks这样的新模型在不断地被提出，但这些新模型被工业采用却需要几年时间。因此，在工业界中，数据科学或机器学习的主要焦点更多在于应用，而不是理论。这些模型可以在正确数据上有效应用来解决现实问题是至关重要的。

机器学习模型本质上就是一种算法，该算法试图从数据中学习潜在模式和关系，而不是通过代码构建一成不变的规则。所以，解释一个模型是如何在商业中起作用总会遇到一系列挑战。在某些领域，特别是在金融领域，比如保险、银行等，数据科学家们通常最终不得不使用更传统更简单的机器学习模型（线性模型或决策树）。原因是模型的可解释性对于企业解释模型的每一个决策至关重要。然而，这常常导致在性能上有所牺牲。复杂模型像如集成学习和神经网络通常表现出更好更精准的性能(因为真实的关系在本质上很少可以通过线性划分的)，然而，我们最终无法对模型决策做出合适的解释。附件重点解释模型可解释性的重要及必要性。