Bekijk alle inhoud met de tag Explainability
AI-transparantie is de praktijk waarbij de werking en besluitvormingsprocessen van kunstmatige intelligentiesystemen begrijpelijk worden gemaakt voor belanghebbenden. Leer het belang ervan, de belangrijkste componenten, regelgevende kaders, implementatietechnieken, uitdagingen en praktijkvoorbeelden.
Modelinterpretatie verwijst naar het vermogen om de voorspellingen en beslissingen van machine learning-modellen te begrijpen, te verklaren en te vertrouwen. Het is cruciaal in AI, vooral voor besluitvorming in de gezondheidszorg, financiën en autonome systemen, en overbrugt de kloof tussen complexe modellen en menselijk begrip.
Transparantie in Kunstmatige Intelligentie (AI) verwijst naar de openheid en duidelijkheid waarmee AI-systemen opereren, inclusief hun besluitvormingsprocessen, algoritmen en data. Het is essentieel voor AI-ethiek en -governance, en zorgt voor verantwoordelijkheid, vertrouwen en naleving van regelgeving.
AI-verklaarbaarheid verwijst naar het vermogen om de beslissingen en voorspellingen van kunstmatige intelligentiesystemen te begrijpen en te interpreteren. Naarmate AI-modellen complexer worden, zorgt verklaarbaarheid voor transparantie, vertrouwen, naleving van regelgeving, het verminderen van bias en modeloptimalisatie via technieken zoals LIME en SHAP.
Uitlegbare AI (XAI) is een reeks methoden en processen die zijn ontworpen om de uitkomsten van AI-modellen begrijpelijk te maken voor mensen, waardoor transparantie, interpretatie en verantwoordelijkheid in complexe machine learning-systemen worden bevorderd.
