Interpretabilidad y transparencia del aprendizaje automático en el análisis de fragmentos de archivos con inteligencia artificial explicativa
Autores: Jinad, Razaq; Islam, ABM; Shashidhar, Narasimha
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Interpretabilidad y transparencia del aprendizaje automático en el análisis de fragmentos de archivos con inteligencia artificial explicativa
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Modelos de aprendizaje automático
Clasificación de fragmentos de archivo
Interpretabilidad
Inteligencia Artificial Explicable (XAI)
SHAP
LIME
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
Los modelos de aprendizaje automático se utilizan cada vez más en diversos campos, incluida la clasificación de fragmentos de archivos. A medida que estos modelos se vuelven más comunes, es crucial comprender e interpretar sus procesos de toma de decisiones para garantizar la responsabilidad, transparencia y confianza.
Descripción
Los modelos de aprendizaje automático se utilizan cada vez más en diversos campos, incluida la clasificación de fragmentos de archivos. A medida que estos modelos se vuelven más comunes, es crucial comprender e interpretar sus procesos de toma de decisiones para garantizar la responsabilidad, transparencia y confianza.