Finale Doshi-Velez

Explorer le rôle de l'horizon temporel dans la compréhension du comportement des experts.

Présentation de SAP-sLDA pour une meilleure classification de texte et expérience utilisateur.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage par renforcement en utilisant des données d'experts dans des contextes hors ligne.

L'activation de la signature améliore la compréhension de l'apprentissage automatique dans l'imagerie médicale.

L'IA propose une aide personnalisée pour un changement de comportement durable, aidant à atteindre des objectifs.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des prédictions des modèles d'apprentissage automatique.

Explore le rôle crucial de la fidélité des algorithmes dans l'apprentissage par renforcement en ligne pour les essais en santé.

Cette étude examine comment les attributs d'explication influencent la prise de décision des humains avec l'IA.

Une nouvelle approche pour inclure des idées personnelles dans les modèles d'apprentissage automatique pour de meilleurs résultats.

Examen des problèmes de gravité jaune dans les essais Oralytics et MiWaves.

Le système Oralytics vise à aider les gens à mieux prendre soin de leurs dents.

Apprends comment l'Inverse Transition Learning aide les ordis à prendre de meilleures décisions.

Une nouvelle façon de comprendre les prédictions en utilisant des concepts simples.