XAI，即可解释人工智能（Explainable AI），是近年来人工智能领域的一个重要研究方向。它旨在提高人工智能模型的透明度和可解释性，使得人类用户能够理解模型的决策过程。
XAI 的意义
- 增强信任：通过解释模型的决策过程，可以提高人们对人工智能的信任度。
- 辅助决策：在某些领域，如医疗、金融等，理解模型的决策过程对于辅助人类决策至关重要。
- 改进模型：通过分析模型的不确定性，可以改进模型的性能。
XAI 的技术
- 特征重要性：分析模型中各个特征的重要性。
- 局部可解释性：解释模型在特定输入下的决策过程。
- 全局可解释性：解释模型的整体决策过程。
XAI 的应用
- 医疗诊断：帮助医生理解模型的诊断结果，提高诊断的准确性。
- 金融风险评估：帮助金融机构理解模型的风险评估结果，降低风险。
- 自动驾驶：解释自动驾驶汽车的决策过程，提高安全性。
扩展阅读
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XAI 概述