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可解释AI简介及其应用方法
目录
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1为什么要关注AI的透明度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2可解释AI的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3XAI的研究背景与重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
可解释性核心要素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.1可解释性的定义与维度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.1.1理解与透明化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.1.2决策的可追溯性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.2场景化对方法的可解释性需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.3评估可解释性水平的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
常见的可解释AI方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
3.1基于模型的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
3.1.1简化线性模型技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
3.1.2基于规则的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.1.3特定模型的可解释框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.2事后解释技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
3.2.1局部可解释模型不可知．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
3.2.2基于类特征重要性方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
3.2.3局部敏感度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.3基于数据的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.3.1特征效应分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
3.3.2数据驱动模型解释．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
3.4自动化与全局解释方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
3.4.1SHAP值及其应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
3.4.2注释模型的变种与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
可解释AI的应用实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
4.1金融领域应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
4.1.1风险评估模型的透明化处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
4.1.2信用评分的可辩护性构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
4.2医疗健康场景应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
4.2.1疾病诊断辅助的可解释工具．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
4.2.2药物研发中的模型验证与阐释．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
4.3智能推荐系统应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80
4.3.1提升用户信任度的解释策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
4.3.2使推荐逻辑更易于理解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
4.4智能自动驾驶应用探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．86
4.4.1确保行车安全的决策可追因．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87
4.4.2增强人机交互的模型说明性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90
实施可解释AI的策略．．．．．．
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