可解释人工智能（XAI，Explainable Artificial Intelligence）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于提高人工智能模型的可解释性和透明度。以下是一些关于XAI的基础知识和相关资源。
基础概念
- XAI的定义：XAI是指能够向人类用户提供解释其决策过程和结果的AI系统。
- XAI的意义：提高AI系统的可信度和接受度，帮助用户理解AI的决策过程。
技术方法
- 特征重要性：通过计算特征的重要性来解释模型的决策。
- 局部可解释性：提供模型在特定输入下的决策解释。
- 全局可解释性：解释模型的整体决策过程。
应用案例
- 金融领域：风险评估和欺诈检测。
- 医疗领域：疾病诊断和治疗方案推荐。
- 法律领域：法律文本分析和案件预测。