Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
О значимости эмпирического противоречия в оценке надежности результатов интеллектуального анализа данных
0
Zitationen
4
Autoren
2021
Jahr
Abstract
Обсуждаются возможности использования средств интеллектуального анализа данных для повышения надежности результатов компьютерного анализа данных в задачах поддержки принятия решений. Рассмотрена процедурная схема конструктивной фальсификации (проверки на опровергаемость, оспариваемость) порождаемых в ходе интеллектуального анализа результатов на уже накопленных эмпирических данных. Развиваемый подход иллюстрируется примерами подготовки медицинских диагностических заключений и компьютерной поддержки принятия врачебных решений, а его работоспособность демонстрируется на примере задач диагностики псевдопрогрессии опухолей головного мозга человека.
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.287 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.140 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.534 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.776 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.450 Zit.