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IEEE 2894-2024
IEEE Guide for an Architectural Framework for Explainable Artificial Intelligence- 발행일 : 2024-08-30
- 발행기관 : IEEE
상세정보
| 분야 | |
|---|---|
| 적용범위 | New IEEE Standard - Active - Draft. Dramatic success in machine learning has led to a new wave of artificial intelligence applications that offer extensive benefits to our daily lives. The loss of explainability during this transition, however, means vulnerability to vicious data, poor model structure design, and suspicion of stakeholders and the general public -- all with a range of legal implications. The dilemma has called for the study of explainable AI (XAI) which is an active research field that aims to make AI systems results more understandable to humans. This is a field with great hopes for improving the trust and transparency of AI-based systems and is considered a necessary route for AI to move forward. This guide provides a technological blueprint for building, deploying and managing machine learning models while meeting the requirements of transparent and trustworthy AI by adopting a variety of XAI methodologies. It defines the architectural framework and application guidelines for explainable AI, including: 1) description and definition of XAI, 2) the types of XAI methods and the application scenarios to which each type applies, 3) performance evaluation of XAI. |
| 국제분류(ICS)코드 |
35.240.01 : 정보 기술(IT) 응용 일반
35.020 : 정보기술 일반 |
| 페이지수 | 55 |
| Edition |
이력정보
| No. | 표준번호 | 표준명 | 발행일 | 상태 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | IEEE 2894-2024상세보기 | IEEE Guide for an Architectural Framework for Explainable Artificial Intelligence | 2024-08-30 | 표준 |
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