| Título : |
Explainable AI Within the Digital Transformation and Cyber Physical Systems : XAI Methods and Applications |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Sayed-Mouchaweh, Moamar, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2021 |
| Número de páginas: |
X, 198 p. 69 ilustraciones |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-76409-8 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Telecomunicación Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Procesamiento de datos Investigación cuantitativa Ingeniería en Comunicaciones Redes Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Análisis de datos y Big Data |
| Índice Dewey: |
621.382 Ingeniería de comunicaciones |
| Resumen: |
Este libro presenta la Inteligencia Artificial Explicable (XAI), cuyo objetivo es producir modelos explicables que permitan a los usuarios humanos comprender y confiar adecuadamente en los resultados obtenidos. Los autores analizan los desafíos que implica hacer que la IA basada en el aprendizaje automático sea explicable. En primer lugar, las explicaciones deben adaptarse a diferentes partes interesadas (usuarios finales, responsables políticos, industrias, servicios públicos, etc.) con diferentes niveles de conocimiento técnico (gerentes, ingenieros, técnicos, etc.) en diferentes dominios de aplicación. En segundo lugar, que es importante desarrollar un marco y estándares de evaluación para medir la efectividad de las explicaciones proporcionadas a nivel humano y técnico. Este libro reúne contribuciones de investigación orientadas al desarrollo y/o uso de técnicas XAI para abordar los desafíos antes mencionados en diferentes aplicaciones como atención médica, finanzas, ciberseguridad y resumen de documentos. Permite resaltar los beneficios y requisitos del uso de modelos explicables en diferentes dominios de aplicación para brindar orientación a los lectores para seleccionar los modelos más adaptados a sus problemas y condiciones específicos. Incluye desarrollos recientes del uso de Inteligencia Artificial Explicable (XAI) para abordar los desafíos de la transición digital y los sistemas ciberfísicos; Proporciona una descripción científica textual del uso de XAI para abordar los desafíos de la transición digital y los sistemas ciberfísicos; Presenta ejemplos y estudios de casos para aumentar la transparencia y la comprensión de los conceptos metodológicos. |
| Nota de contenido: |
Introduction -- Part 1 Methods used to generate explainable models -- Explainable Artificial Intelligence (XAI) -- intrinsic explainable models -- model-agnostic methods -- Part 2 Evaluation layout and meaningful criteria -- expressive power -- portability evaluation layout -- accuracy evaluation layout -- algorithmic complexity -- fidelity evaluation -- stability evaluation -- representativeness evaluation layout -- local/global explanation -- Part 3 XAI applications within the context of digital transformation and cyber-physical systems -- applications of XAI in decision support tools -- smart energy management -- finance -- telemedicine and healthcare -- critical systems -- e-government -- Conclusion. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Explainable AI Within the Digital Transformation and Cyber Physical Systems : XAI Methods and Applications [documento electrónico] / Sayed-Mouchaweh, Moamar, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - X, 198 p. 69 ilustraciones. ISBN : 978-3-030-76409-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Telecomunicación Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Procesamiento de datos Investigación cuantitativa Ingeniería en Comunicaciones Redes Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Análisis de datos y Big Data |
| Índice Dewey: |
621.382 Ingeniería de comunicaciones |
| Resumen: |
Este libro presenta la Inteligencia Artificial Explicable (XAI), cuyo objetivo es producir modelos explicables que permitan a los usuarios humanos comprender y confiar adecuadamente en los resultados obtenidos. Los autores analizan los desafíos que implica hacer que la IA basada en el aprendizaje automático sea explicable. En primer lugar, las explicaciones deben adaptarse a diferentes partes interesadas (usuarios finales, responsables políticos, industrias, servicios públicos, etc.) con diferentes niveles de conocimiento técnico (gerentes, ingenieros, técnicos, etc.) en diferentes dominios de aplicación. En segundo lugar, que es importante desarrollar un marco y estándares de evaluación para medir la efectividad de las explicaciones proporcionadas a nivel humano y técnico. Este libro reúne contribuciones de investigación orientadas al desarrollo y/o uso de técnicas XAI para abordar los desafíos antes mencionados en diferentes aplicaciones como atención médica, finanzas, ciberseguridad y resumen de documentos. Permite resaltar los beneficios y requisitos del uso de modelos explicables en diferentes dominios de aplicación para brindar orientación a los lectores para seleccionar los modelos más adaptados a sus problemas y condiciones específicos. Incluye desarrollos recientes del uso de Inteligencia Artificial Explicable (XAI) para abordar los desafíos de la transición digital y los sistemas ciberfísicos; Proporciona una descripción científica textual del uso de XAI para abordar los desafíos de la transición digital y los sistemas ciberfísicos; Presenta ejemplos y estudios de casos para aumentar la transparencia y la comprensión de los conceptos metodológicos. |
| Nota de contenido: |
Introduction -- Part 1 Methods used to generate explainable models -- Explainable Artificial Intelligence (XAI) -- intrinsic explainable models -- model-agnostic methods -- Part 2 Evaluation layout and meaningful criteria -- expressive power -- portability evaluation layout -- accuracy evaluation layout -- algorithmic complexity -- fidelity evaluation -- stability evaluation -- representativeness evaluation layout -- local/global explanation -- Part 3 XAI applications within the context of digital transformation and cyber-physical systems -- applications of XAI in decision support tools -- smart energy management -- finance -- telemedicine and healthcare -- critical systems -- e-government -- Conclusion. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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Explainable AI Within the Digital Transformation and Cyber Physical Systems
