模型解釋與公平（續）

2024 iThome 鐵人賽

DAY 26

AI/ ML & Data

從資料處理到深度學習系列第 26 篇

16th鐵人賽

evalin1214

2024-10-07 23:25:04

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模型解釋與公平性在AI應用中至關重要。模型解釋幫助理解模型決策過程，尤其在黑箱模型中，有助於提升信任度與透明度。公平性則關注模型是否對特定群體存在偏見，避免不公平的決策。透過模型解釋技術，如SHAP值或LIME，可以深入分析模型的預測邏輯，並進行偏見檢測和修正，以確保模型結果對所有群體都保持公正，促進AI系統的負責任使用。