Come spiegare le decisioni dell’AI: tecniche di attribuzione e casi reali
L’AI generativa ha reso i modelli più potenti ma anche più opachi: cresce l’esigenza di capire su quali segnali si basano le decisioni. Le tecniche di Explainable AI stimano il peso delle feature e lo rendono visibile con mappe e grafici, utili per validare risultati e individuare bias L'articolo Come spiegare le decisioni dell’AI: tecniche di attribuzione e casi reali proviene da Agenda Digitale.
L’AI generativa ha reso i modelli più potenti ma anche più opachi: cresce l’esigenza di capire su quali segnali si basano le decisioni. Le tecniche di Explainable AI stimano il peso delle feature e lo rendono visibile con mappe e grafici, utili per validare risultati e individuare bias
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