Исследователи Carnegie Mellon выявляют проблемы интерпретируемости ИИ для вычислительной биологии и предлагают использовать различные методы. Carnegie Mellon researchers identify challenges in AI interpretability for computational biology and suggest using diverse methods.

Исследователи Университета Карнеги Меллона выявили проблемы в интерпретируемости ИИ, которые имеют решающее значение для понимания модели поведения в вычислительной биологии. Carnegie Mellon University researchers have identified challenges in AI interpretability, crucial for understanding model behavior in computational biology. Они предлагают использовать несколько методов машинного обучения с различными гиперпараметрами и предупреждают о выборе результатов. They suggest using multiple interpretable machine learning methods with diverse hyperparameters and warn against cherry-picking results. Эти руководящие принципы направлены на совершенствование методов интерпретируемого машинного обучения в вычислительной биологии, потенциально облегчая более широкое использование ИИ для научного воздействия. These guidelines aim to improve the use of interpretable machine learning methods in computational biology, potentially facilitating broader use of AI for scientific impact.