XAI post hoc

XAI post hoc是指在模型训练完成后，使用解释性技术来解释模型的输出和决策过程。这种方法的目的是增强用户对于模型的理解和信任，使其更加透明和可解释。这种解释性技术可以帮助人们理解模型是如何做出预测和决策的，以及为什么会产生特定的结果。通过提供可解释性，XAI post hoc可以帮助用户更好地理解和管理人工智能系统的行为，并相应地调整和优化模型的性能和输出。引用中提到了XAI的目标是创建一套机器学习技术，使人类用户能够理解、适当地信任和有效地管理人工智能合作伙伴。引用中也提到了XAI技术的目的是提高模型输出的可信度。因此，XAI post hoc是一种解释性技术，用于帮助用户理解和管理人工智能模型的输出和决策过程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [可解释性机器学习( Explainable Artificial Intelligence (XAI) )文献阅读记录(1.1)](https://blog.csdn.net/FelicityXu/article/details/121972644)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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