Nov, 2023

基于领域驱动 XAI 方法的金融时间序列预测 AI 系统良好实践假设

PDF
TL;DR机器学习和深度学习在金融预测中越来越普遍，但是这些复杂模型缺乏透明度和可解释性，在金融等敏感领域使用具有挑战性。本文探讨了在金融领域中应用可解释性人工智能的好方法，强调数据质量、面向特定人群的方法、数据属性的考虑以及解释的稳定性的重要性。这些实践旨在应对金融行业的独特挑战和要求，并指导有效的可解释性人工智能工具的开发。
machine learningdeep learningexplainable artificial intelligence (xai)financial predictiondata quality
发现论文，激发创造
  • 关于时间序列 XAI 方法的严格评估

    本文介绍了将之前主要用于图像和文本领域的可解释人工智能（XAI）方法应用于时间序列上的新方法。作者提出了一种方法来测试和评估各种对于时间序列的 XAI 方法，并介绍了新的验证技术用以融入时间维度。作者进一步进行了初步实验来评估所选 XAI 方法的解释质量，并证明了在初步实验中，SHAP 方法的工作表现很强，但是像 DeepLIFT，LRP 和 Saliency Maps 等方法却更适用于特定的架构。

    Sep, 2019

  • 金融可解释人工智能综合评论

    本文通过对金融领域中深度学习模型可解释性方法的比较研究，对人工智能和深度学习模型的成功及其在各个行业中的广泛应用进行了讨论，并对可解释性人工智能方法的分类、关注点和挑战进行了综述，并提出了未来方向。

    Sep, 2023

  • 协调解释性要求的七个挑战

    本文回顾了最近关于可解释 AI（XAI）的技术文献，并认为基于我们当前对该领域的理解，实践中使用 XAI 技术需要考虑特定业务应用程序的利益相关者的具体需求。

    Aug, 2021

  • 评估流行的可解释人工智能在临床预测模型中的应用：能否信赖？

    本研究旨在评估两种流行的可解释人工智能方法在医疗保健背景下解释预测模型的精确度，重点考虑是否产生与应用任务相一致的域适当表示，如何影响临床工作流程以及是否一致性，结果表明目前的技术还有改进的空间。

    Jun, 2023

  • 可解释人工智能方法：一项调查

    该研究演示了可解释人工智能的多种方法，并与信用违约预测等任务进行了比较，提出了定量解释性的有意义见解，为开发负责任或以人为中心的 AI 系统提供方向和未来研究方向，有助于在高风险应用中采用 AI。

    Jan, 2021

  • 可解释人工智能分析和设计的多组件框架

    这篇论文讨论了符合科学历史的可解释人工智能 (XAI) 的框架问题，其原因追溯至现代机器学习（尤其是深度和强化学习）和对创造值得信赖的 AI 系统的关注，它的五个级别框架是 XAI 的关键组成部分。

    May, 2020

  • 可解释人工智能 (XAI) 中的机遇与挑战：一份调查

    本文介绍了深度学习中可解释人工智能技术（XAI），提出了技术分类法并介绍了方法学、范畴和应用层次等主要原则，旨在建立可信、可解释和自说明的深度学习模型。此外，通过八种不同的可解释人工智能算法对图像数据进行了评估，讨论了这种方法的局限性，并提出了未来改进的潜在方向。

    Jun, 2020

  • 可解释化人工智能并未提供最终用户所要求的解释

    阐释可解释的人工智能（XAI）技术应用于复杂模型的机器学习系统中，以增强其透明度与验证，从而取得用户的信任。然而，XAI 在部署上存在局限性，因此透明度和严格验证更适合在获取人工智能系统信任时使用。

    Jan, 2023

  • 模型解释性与可解释性：朝着预测模型的透明度创造进发

    在分析建模中，可解释人工智能（XAI）有一个对应的概念，我们称之为模型解释性。我们在预测模型的上下文中处理模型解释性问题，并通过执行和比较四种不同的预测方法，应用当前文献中所知的最佳解释技术来分析一家信用卡公司的贷款数据集，以确定特征重要性（FI）（静态案例），并最终在连续和分类变量的何种预测场景下交叉验证 FI 集合的准确性（动态案例）。我们发现了静态和动态案例之间 FI 识别的不一致性，并总结了模型解释性的最新进展，并建议进一步研究以推动该领域。

    May, 2024

  • 可解释人工智能：系统综述

    这篇论文从四个主要聚类方向：综述文章、理论和概念、方法及其评估，总结了可解释人工智能领域的最新技术水平并提出了未来研究方向。

    May, 2020