Últimos artículos para Interpretabilidad del modelo

Un nuevo método mejora la agregación de árboles de decisión mientras mantiene la interpretabilidad y la privacidad.

Un nuevo enfoque para predicciones más claras de GNN usando explicaciones de subgrafos centradas en los bordes.

Este estudio analiza modelos de recuperación neuronal usando métodos causales para obtener mejores ideas sobre relevancia.

Este documento habla de un modelo de caja blanca para un aprendizaje no supervisado efectivo.

Los autoencoders dispersos mejoran la interpretabilidad de los sistemas de IA y sus procesos de toma de decisiones.

Este estudio evalúa métodos de saliencia en NLP a través de la evaluación humana.

Un nuevo método mejora la claridad y el rendimiento de las predicciones de GNN.

Este artículo explora técnicas de análisis de circuitos en modelos de transformadores para mejorar el procesamiento del lenguaje.

Un nuevo método ofrece una visión más clara sobre las decisiones de los modelos de aprendizaje profundo.

FreeShap mejora la atribución de instancias para modelos de lenguaje, aumentando la fiabilidad y eficiencia.

Los MLPs bilineales ofrecen modelos más simples y fáciles de interpretar en el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la transparencia del modelo y la confianza en áreas críticas como la salud.

Explicar las decisiones de GNN usando reglas de activación mejora la confianza y la comprensión.

Un nuevo método para entender cómo los modelos de audio hacen predicciones.

Un marco unificado para evaluar tipos de explicaciones para una mejor comprensión del modelo.

Este artículo presenta un nuevo método para comprender mejor los modelos de aprendizaje automático.

Los datos que faltan afectan el rendimiento del modelo y las ideas que se obtienen del aprendizaje automático.

Una visión general de la interpretabilidad mecanicista en modelos de lenguaje basados en transformadores.

Examinando cómo los modelos de lenguaje codifican y relacionan conceptos.

Un nuevo marco minimiza el esfuerzo humano mientras aborda los sesgos del modelo.

TokenSHAP revela cómo las palabras impactan las respuestas de los modelos de lenguaje.

Un estudio sobre la confiabilidad de las autoexplicaciones de LLM en tareas de lenguaje natural.

CEViT mejora la medición de similitud de imágenes y ofrece explicaciones claras.

Un nuevo método que combina el aprendizaje de conceptos y representaciones desencadenadas para una mejor comprensión del modelo.

Examinando cómo los outliers de clase afectan la explicabilidad en modelos de aprendizaje automático.

Aprende cómo las composiciones de Shapley mejoran la comprensión de las predicciones multicategoría.

Este estudio investiga el impacto de DCLS en la interpretabilidad y precisión del modelo.

GLEAMS ofrece explicaciones claras a nivel local y global para las predicciones de machine learning de manera eficiente.

Nuevos modelos mejoran el rendimiento usando etiquetas de clase y conceptos de datos.

Una mirada a las principales diferencias entre la IA Explicable y la IA Interpretable.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de las decisiones del aprendizaje profundo en el análisis de series temporales.

Una nueva herramienta ayuda a los usuarios a entender modelos de árbol complejos.

Un método que mejora la CNN para enfocarse en áreas clave de la imagen para tomar mejores decisiones.

Este estudio evalúa el marco IDGI para explicar las predicciones de modelos de aprendizaje profundo.

GAProtoNet mejora la clasificación de texto al aumentar la interpretabilidad sin perder precisión.

EQ-CBM mejora la comprensión de la IA a través de una mejor codificación de conceptos y flexibilidad.

Un nuevo método mejora el agrupamiento de redes neuronales para una mejor comprensión.

Nuevos métodos mejoran la precisión de las funciones de influencia en modelos grandes.

Un nuevo enfoque para una visualización y comprensión más clara de los modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora la comprensión de las características y la toma de decisiones de las CNN.