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XAI 模型高度透明，可以用人类语言解释 AI 决策是如何做出的。可解释性不仅为其决策提供解释，还帮助用户识别和理解潜在问题，因此他们可以利用结果来确定问题的根本原因并改进其操作流程。至关重要的是，它们不仅仅依赖于数据，还可以通过人类智能得到提升和增强。这些模型围绕因果关系构建，为人类感知创造了空间，以检测并确保机器学习具有代表性、全面性、完整性并处理所有可能的情况，如果没有，则允许进行必要的更改。
Temenos Multifonds – 可解释人工智能 (XAI)
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