ScholarGate
Asistenti
Machine learningExplainable AI

Shpjegime Kontrafaktuale

Shpjegimet kontrafaktuale, prezantuar nga Wachter, Mittelstadt dhe Russell në vitin 2017, i përgjigjen pyetjes: 'Cila është ndryshimi më i vogël në hyrje që do të kishte prodhuar një dalje të ndryshme të modelit?' Në vend që të shpjegojnë pse një model mori një vendim, ato përshkruajnë se çfarë do të duhej të ndryshohej për të anuluar atë vendim, duke i bërë ato veçanërisht të vlefshme për aplikime me rrezik të lartë siç janë vlerësimi i kredisë, diagnostifikimi mjekësor dhe vendimet për punësim në kuadër të kornizave si GDPR i BE-së.

Hapeni në MethodMindSë shpejtiVideoSë shpejtiDownload slides

Lexoni metodën e plotë

Vetëm për anëtarët

Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.

Hyni

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Burimet

  1. Wachter, S., Mittelstadt, B., & Russell, C. (2017). Counterfactual explanations without opening the black box: Automated decisions and the GDPR. Harvard Journal of Law & Technology, 31, 841–887. link

Si ta citoni këtë faqe

ScholarGate. (2026, June 2). Counterfactual Explanations. ScholarGate. https://scholargate.app/sq/machine-learning/counterfactual-explanations

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Cituar nga

ScholarGateCounterfactual Explanations (Counterfactual Explanations). Marrë më 2026-06-15 nga https://scholargate.app/sq/machine-learning/counterfactual-explanations · Seti i të dhënave: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026