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Interpretable Machine Learning

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하위 태스크: 2
평가표: 1
보존된 평가 기록: 2

The goal of Interpretable Machine Learning is to allow oversight and understanding of machine-learned decisions. Much of the work in Interpretable Machine Learning has come in the form of devising methods to better explain the predictions of machine learning models.

Source: Assessing the Local Interpretability of Machine Learning Models

하위 태스크

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Interpretable Machine Learning / Abstention Prediction

Abstention Prediction

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코드 평가 결과 기법 데이터셋

Interpretable Machine Learning / Data Mining

Data Mining

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코드 평가 결과 기법 데이터셋

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.