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工程学院NAVSAHYADRI小组，A/P Naigoan Tal：Bohr Dist。：浦那平码：412213摘要：经常讨论可解释的人工智能，与深度学习有关，并在脂肪中起重要作用 - 公平，问责制和透明度 - ML模型。XAI对于想要在实施AI时建立信任的组织很有用。XAI可以帮助他们了解AI模型的行为，从而帮助找到诸如AI偏见之类的潜在问题。xai反驳了机器学习的“黑匣子”趋势，即使是AI的设计师也无法解释为什么它做出了特定的决定。XAI帮助人类用户了解AI和机器学习（ML）算法背后的推理以提高其信任。AI中使用的机器学习（ML）算法可以归类为“ White-Box”或“ Black-Box”。 白色框模型提供了域专家可以理解的结果。 另一方面， Black-Box模型也很难解释，即使域专家也几乎无法理解。 XAI算法遵循透明度，解释性和解释性的三个原则。AI中使用的机器学习（ML）算法可以归类为“ White-Box”或“ Black-Box”。白色框模型提供了域专家可以理解的结果。Black-Box模型也很难解释，即使域专家也几乎无法理解。XAI算法遵循透明度，解释性和解释性的三个原则。
可解释的人工智能（XAI）
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