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Evaluating the quality of machine learning explanations: A survey on methods and metrics
AI 평가 방법과 평가 지표. Overview 이 논문은 머신 러닝 모델의 설명 가능성(Explainability)을 평가하는 다양한 접근 방법론과 평가 지표들을 비교하고 소개하고 있습니다. 각각의 평가 방법은
WeBuildAI: Participatory Framework for Algorithmic Governance
AI 설계 단계에서의 사용자 참여를 통한 인간 중심 AI 디자인 방법론 및 적용 사례. Overview 이 연구는 WeBuildAI라는 커뮤니티가 협력하여 알고리즘 정책을 설계하는 프레임워크를 제안합니다. 이 접근 방식은 거버넌스와 의사 결정에서 컴퓨터 알고리즘의 영
Human Centered Explainability for Intelligent Vehicles–A User Study
이 논문은 사용자 맞춤형 차량 내 시스템에 설명 가능성을 통합하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 이 연구는 사용자가 AI 기반 사용자 맞춤형 시스템에서 제공하는 설명을 어떻게 평가
From Artificial Intelligence to Explainable Artificial Intelligence in Industry 4.0 : A Survey on What, How, and Where
본 연구는 4차 산업혁명 시대에 AI 및 설명 가능한 AI(XAI)의 사용에 대한 전반적 조사 내용을 제시합니다. 설명 가능한 AI (XAI) 이 논문은 AI 기반 시스템의 의사
A survey on bias and fairness in machine learning
Human-centered AI 관련하여 첫번째 주제로 잡은 Ethical AI에 대한 이해를 돕기 위해, 2021년 발표되어 3천 회 이상 인용된 논문 A survey on bi
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