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  • 人工智能:解释学习的过程是什么?它与示例学习有什么区别

    是通过运用相关领域知识,对当前的实例进行分析,从而构造解释并产生相应知识的一种 学习方法 。基于解释的学习不是通过归纳或类比进行学习的,而是通过运用相关领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习,并最终生成这个目标概念的一般描述。 示例学习（Learning from Examples）则是这一种归纳学习方法。

  • 什么是人工智能工程师？解释工作内容、必要的技能和资格

    1.什么是AI工程师？。1-1. AI工程师的角色

  • 什么是可解释的人工智能？

    了解可解释的人工智能(XAI) 可解释的人工智能(XAI)代表了人工智能和机器学习领域的一个重要里程碑。它的价值超出了传统的预测能力，而是专注于为预测背后的潜在推理提供透明的见解。这种品质在医疗保健和金融等行业尤为重要，因为在这些行业，公正和精确的决策是一项关键要求。 在审计领域，XAI的潜力变得更加明显。它有望为审计人员提供连贯且易于理解的决策依据，从而提高审计过程的透明度和可靠性。通过为专业人士提供切实的证据来证实他们的结论，XAI

  • 可解释的人工智能

    是指人类可以理解人工智能做出的决定或预测的人工智能（AI）。它与 机器 学习中的黑匣子概念形成对比，在机器学习中，即使其 设计 者也无法解释为什么人工智能会得出一个特定的决定。通过完善 人工智能系统 用户 的心智模型， 拆除 他们的 错误 观念，XAI有望帮助用户更有效地执行。XAI可能是对社会解释权的实施。即使没有法律权利或监管要求，XAI也是相关的。例如，XAI可以改善产品或 服务 的 用户体验 ，帮助 终端 用户相信人工智能正在做

  • 人工智能

    人工智能的解释 计算 机科学的一个分支。 研究 应用计算机来模拟人类的某些智力活动，从而代替人类的某些脑力 劳动 。是一门 涉及 数学、心理学、生物学、语言学、经济学、哲学和法律学等的综合性学科。主要研究模式 识别 、学习过程、 探索 过程、推理过程等。

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    老公在墨西哥 人工智能 国际大会中获得优秀论文第一名哎!为他骄傲，为他自豪!Ce système fait appel à des techniques mises au point pour la télédétection satellitaire dans l'infrarouge, à l'inte...

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    什么是人工智能的可解释性？AI研究与应用不断取得突破性进展，然而高性能的复杂算法、模型及系统普遍缺乏决策逻辑的透明度和结果的可解释性，导致在涉及需要做出关键决策判断的国防、金融、医疗、法律、网安等领域中，或要求决策合规的应用中，AI技术及系统难以大范围应用。而XAI(eXplainable Artificial Intel...

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    结合文献调研分析,梳理了智能化地震数 . 详情>> 世界石油工业 2020年04期 人工智能 机器学习 深度学习 地震数据处理与解释 国际勘...

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