Cynthia Rudin
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批判“事后解释”方法的局限性，倡导内在可解释模型
提出在医疗、司法等高风险领域应用可解释AI的准则
平衡模型性能与可解释性的实用框架
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探讨如何使复杂的机器学习模型（尤其是深度学习）变得可解释与透明，介绍局部解释、全局解释、反事实分析等方法。
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