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SAMMANFATTNING（最多 200 人）：深度学习是一种新兴的机器学习技术，可以在大量数据中找到复杂的模式。这使得它可用于智能电网中的多种应用，这些应用通常涉及处理大量数据。然而，有理由怀疑它的适用性，因为深度学习的黑箱性质可能是一个问题，因为电网是重要的基础设施，包含致命的电流。智能电网的专业人士接受了采访，以了解与机器学习可解释性有关的八个问题的重要性。调查结果显示，对于一些与控制电网相关的用途，信任至关重要，不太可能使用黑箱算法。对于提供建议和预测等其他用途，研究发现，信任或信息量是结果有用的必要条件，尽管信任可以通过强大的记录来实现，而不是通过解释系统的能力。其他问题的重要性各不相同，但都不是关键问题。
使用不透明的人工智能实现智能电网 - 隆德大学出版物
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