知识图谱中的实体是如何分类的?

知识图谱中的实体是如何分类的?

可解释AI (XAI) 指的是使机器学习模型的决策和过程对人类来说易于理解的方法和技术。随着人工智能系统变得越来越复杂,它们的决策过程通常看起来像一个 “黑匣子”,使得用户很难看到具体的结论是如何得出的。XAI旨在通过提供解释来阐明输入如何导致输出,从而提供对这些模型的见解。这有助于建立对AI系统的信任,使开发人员和最终用户能够评估系统决策的可靠性。

实现可解释性的一种方法是通过事后分析,即在模型做出预测后应用技术。例如,可以使用诸如LIME (局部可解释模型不可知解释) 之类的模型不可知方法来生成针对各个预测的局部解释。通过稍微扰动输入数据并观察模型的输出如何变化,开发人员可以了解哪些特征对做出特定预测最有影响。同样,SHAP (SHapley加法解释) 使用合作博弈理论来分配每个特征对模型输出的贡献,从而清楚地表明哪些输入在决策过程中最重要。

XAI在问责制至关重要的领域尤为重要,例如医疗保健,金融和执法。例如,如果AI模型拒绝了贷款申请,开发人员和消费者都需要了解该决定背后的原因,以确保公平并避免偏见。提供解释可以帮助识别模型中可能导致不公平结果的歧视性元素。通过专注于可解释性,开发人员可以创建AI系统,不仅可以提供准确的结果,还可以促进信任并促进更好的人类监督。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
特征重要性在可解释人工智能中的作用是什么?
可解释AI (XAI) 可以有效地用于医疗保健应用程序,以改善决策制定,增强患者信任并遵守法规要求。XAI的核心是帮助阐明人工智能模型如何得出结论,使预测或建议背后的过程透明。这在医疗保健领域至关重要,因为从业者需要了解人工智能生成建议的基
Read Now
基于区域的图像搜索是什么?
基于区域的图像搜索是一种技术,允许用户根据更大图像中的特定区域或区域来搜索图像。与将图像视为整体不同,这种方法专注于识别和分析给定图像中的不同分段或特征。通过这样做,它实现了更精确的搜索,允许用户找到与图像的特定细节或方面相匹配的内容,而不
Read Now
博弈论在多智能体系统中的作用是什么?
博弈论在多智能体系统中发挥着重要作用,它提供了分析各种自主智能体之间相互作用的框架,这些智能体可以代表个人、组织甚至软件实体。多智能体系统中的每个智能体通常旨在实现自己的目标,但由于资源有限或目标冲突,它们的决策可能会相互影响。博弈论有助于
Read Now