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•使用Q学习,策略迭代和深度Q-NETWORKS开发和评估了MDP代理,实施了对跨多个领域实现最佳策略的顺序决策的代理。•实施了可解释的机器学习模型的实施功能工程技术和辩护转换,重点介绍了高风险决策域中的公平和偏见缓解。•使用多个可解释的AI框架(AIX360,Lime,Shap)分析了模型行为和决策边界,生成了可解释的解释和可视化,以评估模型预测和特征重要性。•为顺序规划域创建了马尔可夫决策过程模型和分层任务分析,通过价值/政策迭代和强化学习方法实现最佳政策。
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