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2025 | OriginalPaper | Buchkapitel

Explainable AI in Image Classification Tasks: How to Choose the Best?

verfasst von : Alexey Zhukov, Jenny Benois-Pineau, Romain Giot, Romain Bourqui

Erschienen in: Emotional Data Applications and Regulation of Artificial Intelligence in Society

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

Das Kapitel geht der Bedeutung der erklärbaren KI (XAI) bei der Bildklassifizierung nach und konzentriert sich auf Methoden der Merkmalszuordnung, die dem Benutzer helfen zu verstehen, warum KI-Modelle bestimmte Entscheidungen treffen. Sie führt eine hierarchische Taxonomie dieser Methoden ein und kategorisiert sie anhand von Attributen wie Modellspezifität, Klassenfokus und Interpretationsort. Die Taxonomie umfasst zehn Methodenfamilien mit jeweils spezifischen Vor- und Nachteilen. Durch die Bereitstellung klarer Anleitungen und eines umfassenden Überblicks ermöglicht es das Kapitel den Benutzern, die für ihre Bedürfnisse am besten geeigneten Erklärungstechniken auszuwählen. Die Studie unterstreicht auch die Dynamik der XAI-Forschung und die Notwendigkeit weiterer Evaluierungen und nutzerzentrierter Studien.
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Literatur
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Metadaten
Titel
Explainable AI in Image Classification Tasks: How to Choose the Best?
verfasst von
Alexey Zhukov
Jenny Benois-Pineau
Romain Giot
Romain Bourqui
Copyright-Jahr
2025
Buch
Emotional Data Applications and Regulation of Artificial Intelligence in Society

Print ISBN: 978-3-031-80110-5

Electronic ISBN: 978-3-031-80111-2

Copyright-Jahr: 2025

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-80111-2_4