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它们可以显示哪些输入特征与预测最相关或如何

可解释的人工智能在关键时刻到来。随着人工智能变得越来越复杂,并融入到我们生活的各个领域(医疗保健、金融、安全……),了解人工智能如何得出结论的需求变得越来越重要。

什么是可解释的人工智能

可解释的人工智能(也称为“可解释的 AI”或“XAI”,其英文 哈萨克斯坦手机号码列表  缩写为eXplainable Artificial Intelligence)是指人工智能 (AI) 系统以可理解且透明的方式解释其如何得出结论的能力。 人工智能算法通过在多个领域的响应或预测来

帮助做出决策。从这个意义上说,可解释的人工智能试图以清晰且合乎逻辑的方式理解和交流算法如何得出某种响应或预测。

为了实现这一目标,已经采取了某些措施和方法来实现可解释的人工智能,其中最突出的是:
使用机器学习算法和技术来生成更易于理解的模型。这些模型通常更加透明,并且呈现可理解的响应,而不是复杂的神经网络或黑盒算法,即那些内部工作原理对于使用它们的用户或开发人员来说未知或不太透明的模型。
一些工具选择提供数据处理方式以及数据如何影响人工智能模型决策的可视化表示。
当模型做出决策时,其他人能够生成具体的解释。例如,得出特定分类。
反过来,一些模型选择基于人类可以理解的预定义规则来开发系统。

为什么 XAI 很重要?
可解释的人工智能在基于人工智能的决策可能产生重大后果的 关键领域尤其重要。其中包括医疗诊断或自动驾驶等流程,这些都是人工智能已经在进行试验的领域。通过应用可解释的人工智能,可以清晰地理解人工智能如何做出决策。反过来,这使人类能够发现偏见、错误和意外行为,因为不应忘记人工智能并非绝对可靠。

有多种方法和技术可以实现可解释的人

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工智能,每种方法和技术都有自己的特点和方法 赌博数据 可以为其决策提供可理解的解释。以下是一些最著名的型号:

它们相对简单且易于解释,使用变量之间的线性关系。通过这种方式,他们可以直接解释每个特征如何对模型的预测做出贡献。

这些可解释的人工智能模型使用树结构来做出顺序决策。树中的每个节点代表基于特定特征的决策,从而可以清楚地解释如何得出结论。

“如果-那么”规则
“IF-THEN”基于规则的模型是使用逻辑规则做出决策的简单模型:如果满足某些条件(“IF”),则采取行动或得出特定结论(“THEN”)。

广义线性模型 (GLM)
就广义线性模型而言,它们是可以处理非线性数据的线性模型的扩展。虽然它们更加灵活,但仍然相对具有可解释性。

总之,可解释的人工智能是人工智能系统开发和负责任采用的基本和必要方面。随着人工智能不断发展并在关键领域得到应用,用户和专家必须了解如何制定决策以确保这些技术的透明度、道德和信任。

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