Neuste Artikel für Erklärbare KI

Wir stellen CAGE vor, eine Methode, die Kausalität einbezieht, um AI-Erklärungen klarer zu machen.

Das MiMICRI-Framework verbessert die KI-Interpretationen in der kardiovaskulären Gesundheitsversorgung und bindet medizinische Experten effektiv ein.

Ein neues Framework verbessert die Verkehrsprognosen durch kontrafaktische Erklärungen für bessere Entscheidungen.

Eine Methode zur Einschätzung des Nutzervertrauens in KI, besonders im Gesundheitswesen.

Innovative Methoden zielen darauf ab, schädliche Online-Sprache zu reduzieren und dabei die ursprüngliche Bedeutung zu bewahren.

Einführung von PQAH für ein besseres Verständnis von AI-Hitzekarten und deren Bewertung.

Die Rolle von KI in der Landwirtschaft, autonomen Systemen und im Gesundheitswesen untersuchen.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, KI zur frühen Erkennung von Netzhauterkrankungen zu nutzen.

Maschinelles Lernen nutzen, um Risiken von seitlichem Ausbreiten bei Erdbeben vorherzusagen.

Die Rolle von logikbasierten Methoden in der Transparenz von Entscheidungen in der KI erkunden.

Diese Studie untersucht, wie KI die Stimmung anhand verwirrender Merkmale vorhersagt.

Die Kombination von Datentypen verbessert die frühe Erkennung und Behandlung von Brustkrebs.

Verständnis von chronischer Nierenkrankheit und die Rolle von KI bei der Erkennung.

Ein Blick darauf, wie man sicherstellt, dass KI-Technologien zuverlässig und vertrauenswürdig sind.

Maschinelles Lernen verbessert die frühe Erkennung der Melanomdicke durch Dermoskopie-Bilder.

Ein neuer Ansatz für erklärbare KI verbessert die Vorhersagen für das Alzheimer-Risiko durch klinische Daten.

Neue Modelle verbessern die Genauigkeit bei der Vorhersage der städtischen Flächennutzung und optimieren die Planung.

Sicherstellen, dass AI-Erklärungen klar und zuverlässig sind, damit die Nutzer Vertrauen haben.

Die Rolle von erklärbarer KI bei der Bekämpfung von Vorurteilen untersuchen.

AMORE erstellt klare Regeln, um AI-Entscheidungen in verschiedenen Bereichen besser zu verstehen.

VCHAR verbessert die Erkennung komplexer menschlicher Aktivitäten durch innovative visuelle Methoden.

Die Rolle von Neuronen bei der Verbesserung der Interpretierbarkeit von IR-Modellen erforschen.

Diese Studie untersucht, wie Erklärungen die Wahrnehmungen der Benutzer hinsichtlich der Fähigkeiten von KI beeinflussen.

Neues Modell verbessert die Genauigkeit bei der Klassifizierung von Netzhauterkrankungen.

KI hilft, Subjektivität bei Unternehmensnachhaltigkeitsbewertungen zu bekämpfen.

In diesem Artikel geht's darum, wie KI dabei hilft, die Techniken zur Schätzung von drahtlosen Kanälen zu verbessern.

LaFAM erkunden: Eine label-freie Methode für besseres Verständnis von KI-Entscheidungen.

Ein neuer Klassifikator verbessert die Erklärbarkeit und Genauigkeit bei der KI-Bilderkennung.

Die Untersuchung, wie KI die Analyse von Extremwettervorhersagen verbessert.

CHILLI verbessert KI-Erklärungen für mehr Vertrauen und Verständnis.

Ein intensiver Blick auf die Entscheidungsfindung von KI und der Vergleich mit menschlichem Denken.

Daten und Technologie nutzen, um Ernteerträge effektiv vorherzusagen.

Ein neues Framework verbessert das Verständnis von Partonendichtefunktionen mithilfe von maschinellem Lernen.

Die Notwendigkeit von semantischer Kontinuität in KI-Systemen für ein besseres Verständnis erkunden.

Fortschritte im Deep Learning verbessern die Genauigkeit der Hautkrankheitsdiagnose.

Diese Forschung gibt Einblicke in die Entscheidungen von KI in wettbewerbsorientierten und kooperativen Situationen.

Vertrauen und Transparenz in grosse Sprachmodelle durch erklärbare KI verbessern.

Untersuchen, wie erklärbare KI bei der Zertifizierung von KI-Systemen helfen kann.

BONES vereinfacht die Schätzung des Shapley-Werts für eine bessere KI-Interpretation.

Eine Studie darüber, wie Sprachmodelle genutzt werden, um KI-Erklärungsmethoden für die Aktivitätenkennung zu bewerten.