卡内基·梅隆研究人员确定了计算生物学在AI可解释性方面的挑战,并建议采用各种方法。

卡内基·梅隆大学研究人员已经查明了AI可解释性方面的挑战,这对于理解计算生物学中的模型行为至关重要。 他们建议使用多种可解释的机器学习方法, 具有多种超参数, 并警告不要挑选结果. 这些准则旨在改进在计算生物学中使用可解释的机器学习方法,有可能促进更广泛地利用AI进行科学影响。

August 09, 2024
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