A Comprehensive Perspective on Explainable AI across the Machine Learning Workflow
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Paterakis, George, Castellani, Andrea, Papoutsoglou, George, Rodemann, Tobias, Tsamardinos, Ioannis |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Confidence Interval Estimation of Predictive Performance in the Context of AutoML
par: Paraschakis, Konstantinos, et autres
Publié: (2024)
par: Paraschakis, Konstantinos, et autres
Publié: (2024)
Predicting and Explaining Traffic Crash Severity Through Crash Feature Selection
par: Castellani, Andrea, et autres
Publié: (2025)
par: Castellani, Andrea, et autres
Publié: (2025)
A Comparative Analysis of Influence Signals for Data Debugging
par: Myrtakis, Nikolaos, et autres
Publié: (2025)
par: Myrtakis, Nikolaos, et autres
Publié: (2025)
A Meta-Level Learning Algorithm for Sequential Hyper-Parameter Space Reduction in AutoML
par: Borboudakis, Giorgos, et autres
Publié: (2023)
par: Borboudakis, Giorgos, et autres
Publié: (2023)
The Disagreement Problem in Explainable Machine Learning: A Practitioner's Perspective
par: Krishna, Satyapriya, et autres
Publié: (2022)
par: Krishna, Satyapriya, et autres
Publié: (2022)
Agentopic: A Generative AI Agent Workflow for Explainable Topic Modeling
par: Kok-Shun, Brice Valentin, et autres
Publié: (2026)
par: Kok-Shun, Brice Valentin, et autres
Publié: (2026)
Towards Bayesian Data Selection
par: Rodemann, Julian
Publié: (2024)
par: Rodemann, Julian
Publié: (2024)
Verifying Machine Unlearning with Explainable AI
par: Vidal, Àlex Pujol, et autres
Publié: (2024)
par: Vidal, Àlex Pujol, et autres
Publié: (2024)
Stabilising Explainability Fragility in Cybersecurity AI: The Impact and Mitigation of Multicollinearity in Public Benchmark Datasets
par: Vourganas, Ioannis J., et autres
Publié: (2026)
par: Vourganas, Ioannis J., et autres
Publié: (2026)
A Comprehensive Guide to Explainable AI: From Classical Models to LLMs
par: Hsieh, Weiche, et autres
Publié: (2024)
par: Hsieh, Weiche, et autres
Publié: (2024)
Mind the XAI Gap: A Human-Centered LLM Framework for Democratizing Explainable AI
par: Paraschou, Eva, et autres
Publié: (2025)
par: Paraschou, Eva, et autres
Publié: (2025)
AISSISTANT: Human-AI Collaborative Review and Perspective Research Workflows in Data Science
par: Gaddipati, Sasi Kiran, et autres
Publié: (2025)
par: Gaddipati, Sasi Kiran, et autres
Publié: (2025)
Interpretable and Explainable Surrogate Modeling for Simulations: A State-of-the-Art Survey and Perspectives on Explainable AI for Decision-Making
par: Palar, Pramudita Satria, et autres
Publié: (2026)
par: Palar, Pramudita Satria, et autres
Publié: (2026)
A Comprehensive Machine Learning Framework for Heart Disease Prediction: Performance Evaluation and Future Perspectives
par: Lamir, Ali Azimi, et autres
Publié: (2025)
par: Lamir, Ali Azimi, et autres
Publié: (2025)
Exploring Machine Learning, Deep Learning, and Explainable AI Methods for Seasonal Precipitation Prediction in South America
par: Domingos, Matheus Corrêa, et autres
Publié: (2025)
par: Domingos, Matheus Corrêa, et autres
Publié: (2025)
Investigating the Duality of Interpretability and Explainability in Machine Learning
par: Garouani, Moncef, et autres
Publié: (2025)
par: Garouani, Moncef, et autres
Publié: (2025)
On the Relationship Between Interpretability and Explainability in Machine Learning
par: Leblanc, Benjamin, et autres
Publié: (2023)
par: Leblanc, Benjamin, et autres
Publié: (2023)
Explainable Machine Learning for ICU Readmission Prediction
par: de Sá, Alex G. C., et autres
Publié: (2023)
par: de Sá, Alex G. C., et autres
Publié: (2023)
Large Language Models for Constructing and Optimizing Machine Learning Workflows: A Survey
par: Gu, Yang, et autres
Publié: (2024)
par: Gu, Yang, et autres
Publié: (2024)
Does Faithfulness Conflict with Plausibility? An Empirical Study in Explainable AI across NLP Tasks
par: Lu, Xiaolei, et autres
Publié: (2024)
par: Lu, Xiaolei, et autres
Publié: (2024)
Couler: Unified Machine Learning Workflow Optimization in Cloud
par: Wang, Xiaoda, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Xiaoda, et autres
Publié: (2024)
DeepSeek vs. ChatGPT vs. Claude: A Comparative Study for Scientific Computing and Scientific Machine Learning Tasks
par: Jiang, Qile, et autres
Publié: (2025)
par: Jiang, Qile, et autres
Publié: (2025)
Analyzing the Impact of Adversarial Examples on Explainable Machine Learning
par: Devabhakthini, Prathyusha, et autres
Publié: (2023)
par: Devabhakthini, Prathyusha, et autres
Publié: (2023)
Explainability of Machine Learning Models under Missing Data
par: Vo, Tuan L., et autres
Publié: (2024)
par: Vo, Tuan L., et autres
Publié: (2024)
A Latent Space Metric for Enhancing Prediction Confidence in Earth Observation Data
par: Pitsiorlas, Ioannis, et autres
Publié: (2024)
par: Pitsiorlas, Ioannis, et autres
Publié: (2024)
Towards Trustworthy Keylogger detection: A Comprehensive Analysis of Ensemble Techniques and Feature Selections through Explainable AI
par: Mahmud, Monirul Islam
Publié: (2025)
par: Mahmud, Monirul Islam
Publié: (2025)
Explainable AI for Correct Root Cause Analysis of Product Quality in Injection Moulding
par: Muaz, Muhammad, et autres
Publié: (2025)
par: Muaz, Muhammad, et autres
Publié: (2025)
Explainable Machine Learning Framework for Cardiovascular Disease Diagnosis and Prognosis
par: Sourov, Md. Emon Akter, et autres
Publié: (2025)
par: Sourov, Md. Emon Akter, et autres
Publié: (2025)
An Explainable Machine Learning Framework for the Accurate Diagnosis of Ovarian Cancer
par: Newaz, Asif, et autres
Publié: (2023)
par: Newaz, Asif, et autres
Publié: (2023)
Trustworthy Intrusion Detection: Confidence Estimation Using Latent Space
par: Pitsiorlas, Ioannis, et autres
Publié: (2024)
par: Pitsiorlas, Ioannis, et autres
Publié: (2024)
An evaluation framework for synthetic data generation models
par: Livieris, Ioannis E., et autres
Publié: (2024)
par: Livieris, Ioannis E., et autres
Publié: (2024)
Self-Supervised Laplace Approximation for Bayesian Uncertainty Quantification
par: Rodemann, Julian, et autres
Publié: (2026)
par: Rodemann, Julian, et autres
Publié: (2026)
Toward Generalizable Graph Learning for 3D Engineering AI: Explainable Workflows for CAE Mode Shape Classification and CFD Field Prediction
par: Son, Tong Duy, et autres
Publié: (2026)
par: Son, Tong Duy, et autres
Publié: (2026)
Present and Future of AI in Renewable Energy Domain : A Comprehensive Survey
par: Rashid, Abdur, et autres
Publié: (2024)
par: Rashid, Abdur, et autres
Publié: (2024)
xEEGNet: Towards Explainable AI in EEG Dementia Classification
par: Zanola, Andrea, et autres
Publié: (2025)
par: Zanola, Andrea, et autres
Publié: (2025)
Evaluating Explainability in Machine Learning Predictions through Explainer-Agnostic Metrics
par: Munoz, Cristian, et autres
Publié: (2023)
par: Munoz, Cristian, et autres
Publié: (2023)
Matching Problems to Solutions: An Explainable Way of Solving Machine Learning Problems
par: Saleh, Lokman, et autres
Publié: (2024)
par: Saleh, Lokman, et autres
Publié: (2024)
Conformal Prediction Beyond the Seen: A Missing Mass Perspective for Uncertainty Quantification in Generative Models
par: Noorani, Sima, et autres
Publié: (2025)
par: Noorani, Sima, et autres
Publié: (2025)
A Statistical Case Against Empirical Human-AI Alignment
par: Rodemann, Julian, et autres
Publié: (2025)
par: Rodemann, Julian, et autres
Publié: (2025)
Comparing Prior and Learned Time Representations in Transformer Models of Timeseries
par: Koliou, Natalia, et autres
Publié: (2024)
par: Koliou, Natalia, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Confidence Interval Estimation of Predictive Performance in the Context of AutoML
par: Paraschakis, Konstantinos, et autres
Publié: (2024) -
Predicting and Explaining Traffic Crash Severity Through Crash Feature Selection
par: Castellani, Andrea, et autres
Publié: (2025) -
A Comparative Analysis of Influence Signals for Data Debugging
par: Myrtakis, Nikolaos, et autres
Publié: (2025) -
A Meta-Level Learning Algorithm for Sequential Hyper-Parameter Space Reduction in AutoML
par: Borboudakis, Giorgos, et autres
Publié: (2023) -
The Disagreement Problem in Explainable Machine Learning: A Practitioner's Perspective
par: Krishna, Satyapriya, et autres
Publié: (2022)