Hvilken sag ville have gavn af forklarlig ai?

Dette er et spørgsmål, som vores eksperter bliver ved med at få fra tid til anden. Nu har vi fået den komplette detaljerede forklaring og svar til alle, der er interesserede!

Spørgsmål: Sydnee Huel
Score: 5/5(46 stemmer)

Som resultat, sundhedsvæsen er et glimrende sted at starte, til dels fordi det også er et område, hvor kunstig intelligens kan være ret fordelagtig. Forklarlige AI-drevne maskiner kan spare medicinske fagfolk for en masse tid, hvilket giver dem mulighed for at fokusere på medicinens fortolkende job snarere end en gentagne pligt.

Hvorfor er forklarbar AI vigtig?

Forklarlig AI er ansat til at træffe AI-beslutninger både forståelige og fortolkelige af mennesker . ... Dette efterlader dem åbne for betydelige risici; uden et menneske, der er gået ind i udviklingsprocessen, kan AI-modeller generere skæve resultater, der kan føre til både etiske og lovgivningsmæssige overholdelsesproblemer senere.

Hvad er et eksempel på forklarlig AI?

Eksempler omfatter maskinoversættelse ved hjælp af tilbagevendende neurale netværk , og billedklassificering ved hjælp af et foldet neuralt netværk. Forskning udgivet af Google DeepMind har vakt interesse for forstærkende læring.

Hvilken sag ville have gavn af udvidelige principper?

Forklarlig AI giver en maskine mulighed for at vurdere data og nå frem til en konklusion, men giver samtidig en læge eller sygeplejerske beslutningsdata for at forstå, hvordan denne konklusion blev nået, og derfor i nogle tilfælde komme til en anden konklusion, der kræver nuancen af menneskelig fortolkning.

Hvad er forklarlige AI-principper?

Forklarlig AI (XAI) er kunstig intelligens (AI), hvor resultaterne af løsningen kan forstås af mennesker. ... XAI-algoritmer anses for at følge de tre principper gennemsigtighed, fortolkbarhed og forklarbarhed .

Hvad er Forklarlig AI? | Forklarlig vs fortolkbar maskinlæring

18 relaterede spørgsmål fundet

Hvad er eksempler på forklarlige AI-principper?

De foreslåede principper er:

  • Forklaring: AI-systemer skal levere ledsagende beviser eller begrundelser for alle output.
  • Meningsfuldt: Systemer bør give forklaringer, der er forståelige for individuelle brugere.
  • Forklaring Nøjagtighed: Forklaringen skal korrekt afspejle systemets proces til at generere output.

Hvad er retten til forklarlig AI?

Forklarlig AI bruges til at beskrive en AI-model, dens forventede virkning og potentielle skævheder. Det hjælper karakterisere modellens nøjagtighed, retfærdighed, gennemsigtighed og resultater i AI-drevne beslutninger fremstilling. Forklarlig AI er afgørende for en organisation i at opbygge tillid og tillid, når AI-modeller sættes i produktion.

Hvilken sag er fordelen ved forklarelige AI-principper?

Som resultat, sundhedsvæsen er et glimrende sted at starte, til dels fordi det også er et område, hvor kunstig intelligens kan være ret fordelagtig. Forklarlige AI-drevne maskiner kan spare medicinske fagfolk for en masse tid, hvilket giver dem mulighed for at fokusere på medicinens fortolkende job snarere end en gentagne pligt.

Hvilken situation muliggør stigningen af ​​AI?

Hvilken situation er en muliggører for fremkomsten af ​​kunstig intelligens (A i de seneste år? tilgængelighed af cloud-baserede, hostede maskinlæringsplatforme .


Hvilke tilfælde ville drage fordel af forklarelige AI-principper?

Forklarlig AI vil ikke erstatte menneskelige arbejdere; snarere vil det supplere og støtte folk, så de kan træffe bedre, hurtigere og mere præcise beslutninger. Use cases for Explainable AI inkluderer opdage unormale rejseudgifter og vurdere kørestil , baseret på Accenture Labs forskning.

Hvor bruges forklarlig AI?

Forklarlig AI – som lader mennesker forstå og formulere, hvordan et AI-system traf en beslutning – vil være nøglen i sundhedspleje, fremstilling, forsikring og biler .

Hvad er et eksempel på konversations-AI?

Det enkleste eksempel på en Conversational AI-applikation er en FAQ-bot eller bot , som du måske har interageret med før. ... Det næste modenhedsniveau for Conversational AI-applikationer er Virtual Personal Assistants. Eksempler på disse er Amazon Alexa, Apples Siri og Google Home.

Hvordan fungerer forklarlig AI?

Forklarlig AI (XAI) er et spirende felt inden for maskinlæring har til formål at adressere, hvordan black box-beslutninger af AI-systemer træffes . Dette område inspicerer og forsøger at forstå de trin og modeller, der er involveret i at træffe beslutninger.


Hvad er fordelene ved forklarlig AI?

Forklarlighed er en kraftfuldt værktøj til at opdage fejl i modellen og skævheder i dataene som skaber tillid for alle brugere. Det kan hjælpe med at verificere forudsigelser, til at forbedre modeller og til at få ny indsigt i det aktuelle problem.

Hvad er fordelen ved forklarelige AI-principper?

Forklarlig AI er et sæt værktøjer og rammer for at hjælpe dig med at forstå og fortolke forudsigelser lavet af dine machine learning-modeller . Med den kan du fejlsøge og forbedre modellens ydeevne og hjælpe andre med at forstå dine modellers adfærd.

Hvorfor har vi brug for forklarelig AI?

Behovet for afklaring er drevet af behovet for at stole på AI-tagne beslutninger, især i erhvervssektoren, hvor eventuelle forkerte beslutninger kan føre til betydelige tab. Som introduceret i erhvervslivet, forklarlig AI tilbyder indsigt, der fører til bedre forretningsresultater og forudsiger den mest foretrukne adfærd .

Hvad er årsagerne til den stigende efterspørgsel efter kunstig intelligens?

3 faktorer, der accelererer væksten af ​​kunstig intelligens (AI)

  • Avanceret computerarkitektur. Konventionelle mikroprocessorer og CPU'er er ikke beregnet til at tage sig af Machine Learning. ...
  • Fremskridt i dybe neurale netværk. ...
  • Tilgængelighed til historiske datasæt.


Hvorfor boomer kunstig intelligens nu?

Fremskridtene inden for datalagring kombineret med ledelsesteknologi såsom NoSQL-databaser har sat skub i brug af store datasæt til at træne AI-modeller . Træning af AI-modeller er også blevet hjulpet af åbne databaser såsom ImageNet, en database lavet af over 10 millioner håndmærkede billeder.

Hvad er de 4 trin i en AI-arbejdsgang?

Den AI-drevne arbejdsgang

  • Trin 1: Dataforberedelse. ...
  • Trin 2: AI-modellering. ...
  • Trin 3: Simulering og test. ...
  • Trin 4: Implementering. ...
  • 8 Deep Learning-projektideer for begyndere.

Hvad er de fire nøgleprincipper for ansvarlig AI?

Deres principper understrege retfærdighed, gennemsigtighed og forklarlighed, menneske-centrerethed og privatliv og sikkerhed .

Hvilken sag ville have gavn af forklarelige AI-principper?

sundhedsvæsen er et lige så godt sted at starte som noget andet, til dels fordi det også er et område, hvor AI kan være enormt gavnlig. En maskine, der bruger forklarlig AI, kunne spare det medicinske personale for en masse tid, hvilket giver dem mulighed for at fokusere på medicinens fortolkningsarbejde i stedet for på en gentagne opgave.


Hvilket sprog er bedst til kunstig intelligens?

Python er det mest brugte sprog til Machine Learning (som lever under paraplyen af ​​AI). En af hovedårsagerne til, at Python er så populær inden for AI-udvikling, er, at det blev skabt som et kraftfuldt dataanalyseværktøj og altid har været populært inden for big data.

Hvad er etik i AI?

AI-etik er et system af moralske principper og teknikker beregnet til at informere udviklingen og ansvarlig brug af kunstig intelligens-teknologi . ... I Asimovs etiske kodeks forbyder den første lov robotter aktivt at skade mennesker eller tillade at skade kommer til mennesker ved at nægte at handle.

Hvad er den forklarelige AI, og hvorfor er vigtig?

Forklarlig AI bruges til at beskrive en AI-model, dens forventede virkning og potentielle skævheder . Det hjælper med at karakterisere modellens nøjagtighed, retfærdighed, gennemsigtighed og resultater i AI-drevet beslutningstagning. Forklarlig AI er afgørende for en organisation i at opbygge tillid og tillid, når AI-modeller sættes i produktion.

Hvor kan vi finde AI i vores liv?

10 eksempler på kunstig intelligens i vores hverdag

  • Navigationsapps. Tro det eller ej, selv din daglige pendling til og fra arbejde kræver brug af kunstig intelligens. ...
  • Rideshare-apps. ...
  • 3D fotografering. ...
  • Ansigtsgenkendelse. ...
  • Smarte assistenter. ...
  • Spamfiltre. ...
  • Medieanbefalinger. ...
  • Netbank.