机构名称：
¥ 1.0
鉴于 ML 的巨大潜力，令人惊讶的是，它们在许多领域的应用速度比纯技术角度预期的要慢得多。在经济数据分析中，ML 作为计量经济学回归分析和基于聚类的分类任务的扩展而表现出色。然而，由于这些方法通常被认为是不透明的，它们所谓的黑箱特性一再受到批评。某些用例（例如基于 AI 的信贷申请决策支持）可能会改善和加速银行的业务运营，但是否批准或拒绝抵押贷款的唯一决定缺乏责任感，并且不能代表任何相关方的满意结果。因此，解释 ML 模型的内部工作原理对于证明和验证如何做出某个决定以及产生新的见解至关重要（Adadi & Berrada，2018）。
研究简报 - 可解释的人工智能和房地产 v2
主要关键词
相关文件推荐
