Joao Marques-Silva

Abordando as questões dos scores SHAP pra uma explicação melhor do modelo.

Avanços em IA explicável melhoram a compreensão de modelos de ML complexos.

Examinando novas formas de entender as contribuições de características em aprendizado de máquina.

Explorando o papel dos métodos baseados em lógica na transparência da tomada de decisões da IA.

Os scores SHAP podem enganar as previsões e decisões dos modelos de IA.

Explore como explicações contrastivas aumentam a confiança e a compreensão em modelos de aprendizado de máquina.