自我监督可能会在下游任务中提高模型性能。但是，没有理性的方法可以选择产生最适应性最适应的模型的自我监督目标。在这里，我们研究了从可穿戴传感器产生的每日时间序列数据上的这个问题，用于检测流感样疾病（ILI）的开始。我们首先表明，使用自我监督的学习来预测下一天的时间序列值允许我们学习丰富的表示，这可以适应执行准确的ILI预测。其次，我们对三种不同的自我监督目标进行了实证分析，以评估其对伊利预测的适应性。我们的结果表明，在睡眠期间预测第二天休息的心率或床上床提供了更好的ILI预测表示。这些调查结果增加了以前的工作，展示了自我监督学习从活动数据的实际应用，以改善健康预测。
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随着机器学习（ML）系统变得越来越普遍，有必要在部署之前审核这些系统的偏见。最近的研究开发了算法，以有效地以可解释的，表现不佳的数据（或切片）的形式有效地识别相互偏见。但是，这些解决方案及其见解是有限的，而没有用于视觉理解和与这些算法结果相互作用的工具。我们提出了Visual Auditor，这是一种交互式可视化工具，用于审核和汇总模型偏差。视觉审核员通过提供可解释的交叉偏差概述（检查由多个功能定义的人群，有问题的数据切片之间的关系以及在模型中表现不佳和表现表现不佳之间的比较之间存在的详细信息）来协助模型验证。我们的开源工具直接在计算笔记本和Web浏览器中运行，使模型审核可访问并易于集成到当前的ML开发工作流中。一项与Fiddler AI的域专家合作的观察用户研究强调，我们的工具可以帮助ML实践者识别和理解模型偏见。
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