Xuanxiang Huang

Die Probleme mit SHAP-Werten angehen, um bessere Modell-Erklärungen zu bekommen.

Fortschritte in erklärbarer KI verbessern das Verständnis von komplexen ML-Modellen.

Neue Methoden zur Analyse von Merkmalsbeiträgen im maschinellen Lernen untersuchen.

SHAP-Werte können die Vorhersagen und Entscheidungen von KI-Modellen irreführen.