讲座简介

       机器学习具有发现数据中错综复杂模式和关系的卓越能力。然而，基于这些模型预测的决策可能深刻影响人类生活。随着机器学习模型进入医学、职业招聘和刑事司法等高风险领域，对公平性、透明度和责任性的担忧是正当的。因此，不仅需要创建高度准确的预测模型，还需要理解和阐明这些预测系统的内部运作。

       演化计算作为一种多才多艺的元学习方法，可以生成创新的、多目标的、多样化的解决方案，应对优化和学习的挑战。在可解释人工智能 (XAI) 的解决方案制定领域，它具有卓越的潜力。在这次讲座中，我们将讨论解释性及其相关概念的全貌，并强调演化计算作为制定机器学习全面解释的手段的潜力。

主讲人简介