可解释人工智能（XAI），即可解释的人工智能，是指那些其决策过程可以被理解和解释的人工智能系统。以下是一些关于XAI的基础知识和相关资源。
XAI 简介
XAI旨在解决机器学习模型“黑箱”问题，使得非技术用户也能理解模型的决策过程。以下是XAI的一些关键点：
- 提高透明度：让用户了解模型是如何做出决策的。
- 增强信任：通过解释性，用户可以更加信任AI系统。
- 易于调试：当模型出错时，可以更容易地找到问题所在。
XAI 应用场景
XAI在多个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 金融：风险评估、欺诈检测。
- 医疗：疾病诊断、药物研发。
- 法律：案件分析、证据评估。
学习资源
以下是一些关于XAI的学习资源：