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【AAAI-20教程】250页可解释性AI教程《可解释性AI:基础,应用,实际挑战和实践经验》

机器学习算法与自然语言处理  · 公众号  ·  · 2020-02-18 09:00
公众号关注 “ML_NLP”设为 “星标”,重磅干货,第一时间送达!人工智能的发展目标在于协助人们解决复杂的问题。像任何有效的协作一样,这需要良好的沟通,信任和理解。 XAI(eXplainable AI)旨在通过将符号型AI(symbolic AI)与传统机器学习相结合来应对此类挑战。多年来,许多AI团队都对此进行了研究,提出了不同的定义,评估指标,研究动机和结果。本教程回顾了XAI迄今为止的工作,并总结了与机器学习和符号型AI相关的研究成果。我们将介绍XAI在现实和大规模应用中的需求,同时展示最新技术和最佳实践。在本教程的第一部分中,我们对AI解释性的不同方面进行了介绍。然后,我们将着重介绍两种方法:(i)使用机器学习的XAI和(ii)结合图知识表示和机器学 ………………………………

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