# 人工智能技术的透明度和可解释性
可解释人工智能概述
机器学习的巨大成功导致了AI应用的新浪潮(例如,交通、安全、医疗、金融、国防),这些应用提供了巨大的好处,但无法向人类用户解释它
面向可解释性人工智能与大数据的模糊系统发展展望
模糊系统作为一种万能逼近器具有很强的可解释性,已被广泛应用在各个领域。尽管目前模糊系统的理论研究不够成熟,仍然存在诸如规则太多、
AIX360数据和机器学习模型的可解释性和可解释性源码
AI可解释性360(v0.2.1) AI Explainability 360工具箱是一个开放源代码库,支持数据集和机器学习模型
最新可解释人工智能概述
随着广泛的应用,人工智能(AI)催生了一系列与人工智能相关的研究活动。其中一个领域就是可解释的人工智能。它是值得信赖的人工智能系
可解释人工智能的药物发现
深度学习在药物发现方面很有前景,包括高级图像分析、分子结构和功能的预测,以及具有定制属性的创新化学实体的自动生成。尽管有越来越多
人工智能技术
电子商务和人工智能技术的发展推动了全球科技经济领域的进步。随着电子商务的不断发展和人工智能技术的不断完善，两者在各个领域、各个层
论文研究金融科技的新趋势金融领域人工智能模型可解释性研究
随着金融科技的发展，将人工智能（AI）技术应用于金融领域已成为大势所趋。但是，存在一些不适当的条件，例如，AI模型始终被视为黑匣
监督机器学习可解释性
通过人工神经网络等获得的预测具有很高的准确性,但人类经常将这些模型视为黑盒子。对于人类来说,关于决策制定的洞察大多是不透明的。在
机器学习可解释性.zip
作者ChristophMolnar介绍说，这是一本关于黑盒模型可解释性的理解指南，用时两年完成，全书共250多页，七万八千多字。
人工智能实验人工智能技术导论
上人工智能课用的实验题 可以了解人工智能到底做什么 其中有几题经典题，包括“到底是谁的猫”（ARE YOU IN THE TOP