På grund av den ökande användningen av maskininlärning i praktiken blir det allt viktigare att kunna förklara förutsägelsen och beteendet hos maskininlärningsmodeller. Ett exempel på förklaringar är kontrafaktiska förklaringar som ger en intuitiv och användbar förklaring av maskininlärningsmodeller. I den här undersökningen går vi igenom modellspecifika metoder för effektiv beräkning av kontrafaktiska förklaringar av många olika maskininlärningsmodeller och föreslår metoder för modeller som hittills inte har beaktats i litteraturen. * motsvarande författare: aartelt@techfak.uni-bielefeld.de † Vi bekräftar tacksamt finansieringen från VW-stiftelsen för projekt IMPACT som finansieras inom ramen för finansieringslinjen AI och dess implications for Future Society.
Författarna till REF föreslår ett konvext modelleringsramverk för effektiv beräkning av kontrafaktiska förklaringar av olika ML-modeller.
On the computation of counterfactual explanations -- A survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}