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Explainable artificial intelligence (XAI) is a set of processes and methods that allows human users to comprehend and trust the results and output created by machine learning algorithms. Explainable AI is used to describe an AI model, its expected impact and potential biases.
La IA explicable se utiliza para describir un modelo de IA, su impacto previsto y sus posibles sesgos. Ayuda a caracterizar la precisión del modelo, la imparcialidad, la transparencia y los resultados en la toma de decisiones impulsada por la IA.
1 de nov. de 2023 · Based on the literature, we highlight and discuss XAI’s open challenges and future directions in terms of (i) XAI system design, (ii) generalization of XAI, (iii) user interactions with XAI, (iv) XAI ground truth evaluation, and (v) advanced XAI tools.
La inteligencia artificial explicable (IAX) es un conjunto de procesos y métodos que permiten a los usuarios humanos comprender y confiar en los resultados y la producción creados por los algoritmos de aprendizaje automático. La IA explicable se utiliza para describir un modelo de IA, su impacto previsto y sus posibles sesgos.
28 de nov. de 2023 · Explainable AI (XAI) techniques provide the means to try to unravel the mysteries of AI decision-making, helping end users easily understand and interpret model predictions. This post...
La IA explicable, o XAI, es un conjunto de herramientas y técnicas que ayudan a las personas a comprender las matemáticas dentro de los modelos de IA para proporcionar una mayor transparencia en la toma de decisiones.
27 de abr. de 2023 · The main objective of Explainable AI (XAI) research is to produce AI models that are easily interpretable and understandable by humans. In this view, this paper presents an overview of XAI and its techniques for creating interpretable models, specifically focusing on Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) and SHapley Additive ...
