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Ein neues Framework verbessert das Verständnis von HAR-Modellen durch wettbewerbliche Datenaugmentation.

VALE verbessert das Verständnis von KI-Bilderkennung mit zwei Erklärungen.

Die Kombination von SONAR-Abbildung und Deep Learning verbessert die Klarheit bei Unterwasserklassifikationen.

Dieser Artikel erklärt, wie kontrafaktische Überlegungen die Klarheit bei Entscheidungen im maschinellen Lernen verbessern.

IBO vorstellen: eine Methode, um die Transparenz von KI-Entscheidungen in der Histopathologie zu verbessern.

Klare KI-Erklärungen schaffen Vertrauen und sorgen für eine verantwortungsvolle Nutzung in verschiedenen Bereichen.

Eine Methode, um klarzustellen, wie Roboter Entscheidungen treffen, um Sicherheit zu gewährleisten.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis von Clusterergebnissen durch kontrafaktische Erklärungen.

Erschliessen, wie KI das Verständnis von Strömungsdynamik und Turbulenzmodellierung verbessert.

Eine Methode, um zu zeigen, was tiefe neuronale Netze lernen und wie das mit bestehendem Wissen übereinstimmt.

Shapley-Werte verbessern die Entscheidungsfindung bei DNA-Profilerstellung und verwandten Bereichen.

Federated Learning und erklärbare KI sorgen für sichere und klare Datenpraktiken.

Ein einheitlicher Rahmen zur Verbesserung der Erklärbarkeit von maschinellen Lernmodellen.

Lern, wie maschinelles Lernen dabei hilft, Malware auf Android-Geräten zu erkennen.

Eine neue Methode klärt, wie neuronale Netzwerke Entscheidungen treffen.

Die Gesichtserkennungstechnologie gegen Spoofing braucht bessere Erklärungen und mehr Vertrauen der Nutzer.