人工智能可解释性的研究现况及在医学领域的应用效果评测OA

人工智能可解释性指人们理解和解释机器学习模型决策过程的能力。该领域的研究旨在提高机器学习算法的透明度,使其决策更加可信和可解释。可解释性在人工智能系统中至关重要,尤其是在医疗、金融和法律等敏感和关键的决策领域。提供可解释性有助于人们更好地理解模型决策背后的逻辑推理,从而确保其决策过程的公正性和稳健性,并符合伦理标准。在不断发展的人工智能领域,提高模型可解释性是实现可信、可持续发展人工智能的关键一步。该文概述了人工智能可解释的发展历史和各种可解释方…查看全部>>