Artigos mais recentes para IA Explicável

O framework MiMICRI melhora as interpretações de IA na saúde cardiovascular, envolvendo especialistas médicos de forma eficaz.

Um novo framework melhora a previsão de tráfego por meio de explicações contrafactuais pra uma tomada de decisão mais eficiente.

Um método pra avaliar a confiança do usuário em IA, especialmente em ambientes de saúde.

Métodos inovadores buscam reduzir a linguagem nociva online, mantendo o significado original.

Apresentando o PQAH pra entender melhor os heatmaps de IA e como avaliá-los.

Analisando o papel da IA na agricultura, sistemas autônomos e saúde.

Essa pesquisa foca em usar IA pra detecção precoce de doenças da retina.

Usando aprendizado de máquina pra prever riscos de deslocamento lateral por causa de terremotos.

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

Este estudo analisa como a IA prevê sentimentos usando características confusas.

Combinar tipos de dados melhora a detecção precoce e o tratamento do câncer de mama.

Entendendo a Doença Renal Crônica e o papel da IA na detecção.

Um olhar sobre como garantir que as tecnologias de IA sejam confiáveis e dignas de confiança.

O aprendizado de máquina melhora a detecção precoce da espessura do melanoma através de imagens de dermatoscopia.

Uma nova abordagem para IA explicável melhora as previsões de risco de Alzheimer usando dados clínicos.

Novos modelos melhoram a precisão na previsão do uso do solo urbano e aprimoram o planejamento.

Garantindo que as explicações da IA sejam claras e confiáveis pra confiar nos usuários.

Analisando o papel da IA explicável em lidar com viés.

AMORE cria regras claras pra entender melhor as decisões da IA em várias áreas.

VCHAR melhora o reconhecimento de atividades humanas complexas usando métodos visuais inovadores.

Explorando o papel dos neurônios na melhoria da interpretabilidade dos modelos de IR.

Este estudo examina como as explicações impactam as percepções dos usuários sobre as capacidades da IA.

Novo modelo melhora a precisão na classificação de doenças da retina.

A IA ajuda a lidar com a subjetividade nas avaliações de sustentabilidade corporativa.

Esse artigo fala sobre o papel da IA em melhorar as técnicas de estimativa de canal sem fio.

Explorando a LaFAM: Um método sem rótulos pra entender melhor as decisões da IA.

Um novo classificador melhora a explicabilidade e a precisão no reconhecimento de imagens por IA.

Explorando como a IA melhora a análise de previsões de clima extremo.

O CHILLI melhora as explicações da IA pra aumentar a confiança e o entendimento.

Uma análise aprofundada sobre a tomada de decisão da IA e sua comparação com o raciocínio humano.

Usando dados e tecnologia pra prever a produção das colheitas de forma eficaz.

Um novo framework melhora a compreensão das funções de densidade de partons usando aprendizado de máquina.

Explorando a necessidade de continuidade semântica em sistemas de IA pra uma melhor compreensão.

Avanços em deep learning melhoram a precisão no diagnóstico de doenças de pele.

Esta pesquisa traz umas ideias sobre as escolhas de IA em situações competitivas e cooperativas.

Melhorando a confiança e a transparência em grandes modelos de linguagem através da IA explicável.

Analisando como a IA explicável pode ajudar na certificação de sistemas de IA.

BONES simplifica a estimativa do Valor Shapley pra uma melhor interpretação de IA.

Um estudo sobre como usar modelos de linguagem pra avaliar métodos de explicação de IA pra reconhecimento de atividades.

WLDA melhora a classificação de IA lidando com dados faltantes de forma eficaz.