論文の概要: Explainable Artificial Intelligence: a Systematic Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00093v4
- Date: Mon, 12 Oct 2020 16:16:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 22:46:02.795767
- Title: Explainable Artificial Intelligence: a Systematic Review
- Title（参考訳）: 説明可能な人工知能:体系的レビュー
- Authors: Giulia Vilone and Luca Longo
- Abstract要約: 機械学習は、非常に正確なモデルの開発につながったが、説明可能性や解釈可能性に欠けていた。
この問題に対処するための多くの手法が提案され、開発され、テストされている。
この体系的なレビューは、これらの手法を階層的な分類システムでクラスタリングすることで、知識の体系に寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.741266294612776
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Explainable Artificial Intelligence (XAI) has experienced a significant
growth over the last few years. This is due to the widespread application of
machine learning, particularly deep learning, that has led to the development
of highly accurate models but lack explainability and interpretability. A
plethora of methods to tackle this problem have been proposed, developed and
tested. This systematic review contributes to the body of knowledge by
clustering these methods with a hierarchical classification system with four
main clusters: review articles, theories and notions, methods and their
evaluation. It also summarises the state-of-the-art in XAI and recommends
future research directions.
- Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)はここ数年で大きな成長を遂げている。
これは機械学習、特にディープラーニングの広範な応用が原因で、精度の高いモデルの開発につながったが、説明可能性や解釈可能性に欠けていた。
この問題に取り組むための多くの方法が提案され、開発され、テストされている。
この体系的なレビューは、これらの手法を4つの主要なクラスタからなる階層的な分類システムでクラスタリングすることで、知識の体系に寄与する。
また、XAIの最先端を要約し、今後の研究の方向性を推奨している。
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