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AI 大模型原理与应用：可解释性

最新发布

AI大模型应用之禅

01-14

940

AI大模型，可解释性，机器学习，深度学习，自然语言处理，计算机视觉，模型透明度，公平性，可信赖性 1. 背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。然而，随着模型规模和复杂度的不断增加，其内部工作机制变得越来

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可解释性AI（XAI）

一个梦想做程序员的编程小白

02-06

334

展望未来，可解释性AI将呈现出以下趋势：首先，随着技术的不断进步，我们将看到更加高效和准确的解释性技术的出现；最后，随着数据隐私和伦理问题的日益突出，如何在保护隐私的前提下实现可解释性将成为未来的研究重点。其重要性在于，随着AI技术在各领域的广泛应用，人们对于AI决策透明度和可解释性的需求日益增强。通过提高AI的可解释性，不仅可以增强人们对AI的信任度，还有助于发现模型中的潜在问题并进行改进。可解释性AI（XAI）旨在提高人工智能系统的透明度和可理解性，使人们更好地理解AI的决策过程和原理。

《可解释人工智能》概述

12-22

机器学习的巨大成功导致了AI应用的新浪潮(例如，交通、安全、医疗、金融、国防)，这些应用提供了巨大的好处，但无法向人类用户解释它们的决定和行动。DARPA的可解释人工智能(XAI)项目致力于创建人工智能系统，其学习的模型和决策可以被最终用户理解并适当信任。实现这一目标需要学习更多可解释的模型、设计有效的解释界面和理解有效解释的心理要求的方法。

可解释性人工智能（Explainable Artificial Intelligence ）综述学习笔记（1）

2401_90006704的博客

01-04

2924

Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI

可解释性增强:揭开AI黑箱的面纱

AI天才研究院

03-26

998

非常感谢您提供如此详细的任务要求和约束条件。作为一位世界级的人工智能专家和计算机领域大师,我深感荣幸能有机会撰写这篇《可解释性增强:揭开AI黑箱的面纱》的技术博客文章。我将以专业的技术视角,采用逻辑清晰、结构紧凑、简单易懂的语言,为读者呈现一篇有深度、有思考、有见解的优质内容。 可解释性增强:揭开AI黑箱的面纱

基于知识图谱的可解释人工智能（肖老师）.pdf

06-19

基于知识图谱的可解释人工智能，怎样解释知识图谱在人工智能的应用

可解释性AI

m0_67597657的博客

01-26

4715

可解释人工智能（Explainable Artificial Intelligence, XAI）是指智能体以一种可解释、可理解、人机互动的方式，与人工智能系统的使用者、受影响者、决策者、开发者等，达成清晰有效的沟通，以取得人类信任，同时满足监管要求。AI VS. XAI简单而言，可解释性可用于两个阶段：模型之前(pre)和模型之后(post)。算法的透明性和简单性（Algorithmic Transparency and Simplicity）表达的可解构性（Decomposability）

可解释性AI （Explainable Artificial Intelligence，XAI）

csdn_aspnet的专栏，请点击博客主页右上角三个点中的私信联系

01-26

2265

例如，通过热力图、线条图和散点图等可视化方法，可以显示模型对输入的响应和特征的重要性。总的来说，可解释性AI（XAI）在各个领域的应用潜力广阔，未来有望推动人工智能的可解释性和可靠性，促进其更广泛的应用和受到更多人的信任和接受。金融风险评估和投资决策：XAI可以帮助投资者、银行和金融机构解释机器学习模型在风险评估和投资决策方面的决策过程，提高决策的可解释性和可靠性。医疗诊断和决策支持：XAI可以帮助医生和医疗专业人员理解和解释医疗影像数据、病例数据和疾病预测模型的决策过程，提供更准确的诊断和治疗建议。

XAI-可解释的人工智能

草棚

07-08

8384

机器学习的巨大成功导致了大量的人工智能（AI）应用程序。持续的进步有望产生能够自我感知，学习，决定和行动的自主系统。然而，这些系统的有效性受到机器当前无法向人类用户解释其决策和行动的限制（上图）。国防部（DoD）面临着需要更智能，自主和共生系统的挑战。如果未来的战士能够理解，适当地信任并有效地管理新一代的人工智能机器合作伙伴，那么可解释的人工智能 - 特别是可解释的机器学...

可解释的人工智能：四个关键行业

weixin_34343689的博客

06-10

484

　　可解释的人工智能可以让人们理解人工智能系统是如何做出决定的，而这将成为医疗、制造、保险、汽车领域的关键。那么这对于组织意味着什么?　　例如，流媒体音乐服务平台Spotify计划向用户推荐歌手Justin Bieber的歌曲，却推荐了Belieber的歌，显然这有些令人感到困扰。这并不一定意味着Spotify网站的程序员必须确保他们的算法透明且易于理解，但人们可能会发现这...

可解释性AI（XAI）之我见

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百锦再的博客

01-25

1万+

它指的是一种人工智能系统，能够解释其决策和推理的原因和逻辑，以便用户能够理解、验证和信任这些结果。这些案例说明了可解释性AI在不同领域的应用和实践，通过提供解释和可视化，帮助用户理解模型的决策依据，提高人机交互和用户信任。通过可解释性AI，我们可以追踪和检测这些潜在的偏见，并采取措施来修正和消除它们，从而提供更公正和可信赖的决策。例如，通过解释收入、信用记录、负债等因素对于决策的影响，帮助用户理解模型的判断依据，并促进公平和合规的决策。如何提取和呈现相关信息，使其易于理解和解释，是一个具有挑战性的问题。

可解释人工智能（XAI）

qingmuluoyang的博客

09-10

414

可解释人工智能

神经网络可解释性工具箱：揭开深度学习的神秘面纱

[神经网络可解释性工具箱：揭开深度学习的神秘面纱](https://static001.infoq.cn/resource/image/38/aa/385fe270e64cdf179260bc9719f022aa.png) # 1. 神经网络可解释性的概念与重要性 ## 1.1 概念辨析神经网络可...

可解释的AI

机器会学习的博客

09-24

1006

EAI EAI : Explainable Artificial Intelligence(可解释的人工智能),EAI不是给开发人员解释AI算法是如何工作的,而是给AI服务的用户解释为什么,为什么AI这些,为什么这个输出是对的,让用户可以相信算法的判断。 EAI的定义典型的AI工作流，简单来说就是Dataset→AIModel→OutputDataset \to AI Model \to OutputDataset→AIModel→Output，对于黑箱模型，用户会对输出的结果感到困惑，因为模型内部处理过

可解释ai_人工智能解释

weixin_26632369的博客

07-20

1018

可解释ai 穿越艺术世界的旅程，可帮助您了解AI (A journey through the world of Art to help you understand AI) At first glance, Artificial Intelligence and Art have little in common — except for a few letters. Artificial In...

学界 | 人工智能的圣杯：关于可解释AI(XAI)的一切

weixin_34336526的博客

11-15

640

在过去十年间，无数个人工智能解决方案在各大企业得到部署。智能受众评测系统、智能财务合规系统、智能人员招聘系统，不一而足。这期间，在企业客户却也始终存在一种怀疑态度：AI系统做出的产品部署是否真的值得被信赖呢？在我看来，这也是企业人工智能要着力攻克的下一个难题。错误的客户流失预测会使企业失去一个重要的客户，而错误的金融交易分类会使企业蒙受资金损失。...

金融风控实战——可解释人工智能技术

Grateful_Dead424的博客

03-07

3075

可解释的基本概念 机器学习/人工智能可解释性（简称 XAI）正变得越来越流行。随着算法在金融、医疗保健和保险等行业的高风险决策中变得越来越普遍，对可解释性的需求持续增长。关于“可解释性”的精确定义，目前工业界和学术界仍未达成一个统一的标准，但是一个比较简单直接的定义为：“可解释性”是帮助 人工智能技术的的决策和行为能够被人类理解的一系列方法。 可解释人工智能技术中的大部分概念和我们熟悉的人工智能技术中的概念是完全相同的，例如数据集，样本，特征，模型等等，这里需要额外说明两个在可解释人工智能技术中相对比较独特

解码AI：可解释性人工智能（XAI）面临的挑战与解决之道

walkskyer的博客

01-26

1269

随着AI技术的不断进步和普及，可解释性将成为一个越来越重要的议题。作为开发者和研究者，我们需要不断探索和创新，以应对可解释性AI所面临的挑战，推动AI技术的健康和可持续发展。