“'n Masjien wat verklaarbare KI gebruik kan die mediese personeel baie tyd bespaar, wat hulle in staat stel om op die interpreterende werk van medisyne te fokus in plaas van op 'n herhalende taak. Hulle kon meer pasiënte sien, en terselfdertyd elke pasiënt meer van hul aandag gee,” sê Paul Appleby, uitvoerende hoof van Kinetica.
Waarom is verduidelikbare KI belangrik?
Verklaarbare KI is aangestel om KI-besluite te neem wat verstaanbaar en interpreteerbaar is deur mense. … Met verduidelikbare KI-stelsels kan maatskappye vir kliënte wys presies waar data vandaan kom en hoe dit gebruik word, aan hierdie regulatoriese vereistes voldoen en vertroue en vertroue mettertyd bou.
Wat is voorbeelde van verklaarbare KI-beginsels?
Die voorgestelde beginsels is:
- Verduideliking: KI-stelsels moet gepaardgaande bewyse of redes vir alle uitsette lewer.
- Betekenisvol: Stelsels moet verduidelikings verskaf wat vir individuele gebruikers verstaanbaar is.
- Verduideliking Akkuraatheid: Die verduideliking moet die stelsel se proses vir die generering van die uitset korrek weerspieël.
Hoe werk verklaarbare KI?
Verklaarbare KI (XAI) is 'n opkomende veld in masjienleer wat daarop gemik is om aan te spreek hoe swartboksbesluite van KI-stelsels geneem word. Hierdie area inspekteer en probeer om die stappe en modelle wat betrokke is by die neem van besluite te verstaan.
Wat word bedoel metverklaarbare KI?
Verklaarbare kunsmatige intelligensie (XAI) is 'n stel prosesse en metodes wat menslike gebruikers in staat stel om die resultate en uitset wat deur masjienleeralgoritmes geskep word, te begryp en te vertrou. Verklaarbare KI word gebruik om 'n KI-model, sy verwagte impak en potensiële vooroordele te beskryf.
