可解释人工智能（Explainable AI，简称XAI）是近年来人工智能领域的一个重要研究方向。它旨在让机器学习模型的可解释性得到提升，使得决策过程更加透明，易于理解和信任。
什么是可解释人工智能？
可解释人工智能指的是那些能够解释其决策过程的人工智能系统。在传统的机器学习模型中，如深度神经网络，模型内部的决策过程往往是黑箱式的，难以理解。而可解释人工智能则通过提供决策过程的解释，使得用户能够信任并理解模型的决策。
可解释人工智能的重要性
- 增强用户信任：可解释的人工智能系统可以帮助用户理解决策过程，从而增强用户对人工智能系统的信任。
- 提高透明度：可解释性使得决策过程更加透明，有助于监管机构和公众监督。
- 促进技术进步：可解释人工智能的研究有助于推动人工智能技术的进一步发展。
可解释人工智能的关键技术
- 特征重要性：分析模型中各个特征的重要性。
- 决策路径追踪：追踪模型从输入到输出的决策路径。
- 可视化：通过可视化技术将复杂的决策过程直观地展示出来。
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