XAI，即可解释人工智能（Explainable AI），是指能够让机器学习模型的可解释性得到提高的技术。它旨在帮助用户理解模型的决策过程，尤其是在模型输出与人类直觉不一致时。以下是一些关于 XAI 原理的基础知识。
XAI 的核心原则
- 透明度：模型决策过程应该对用户透明。
- 可解释性：模型决策的理由应该能够被用户理解。
- 公平性：模型应该避免歧视和偏见。
- 可审计性：模型的决策过程应该能够被审计。
XAI 的应用场景
- 金融风险评估：帮助银行识别欺诈行为。
- 医疗诊断：辅助医生进行疾病诊断。
- 自动驾驶：让驾驶者了解车辆的决策过程。
图像示例
机器学习模型
扩展阅读
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