Carnegie Mellon researchers identify challenges in AI interpretability for computational biology and suggest using diverse methods. Los investigadores de Carnegie Mellon identifican desafíos en la interpretación de la IA para la biología computacional y sugieren el uso de diversos métodos.
Carnegie Mellon University researchers have identified challenges in AI interpretability, crucial for understanding model behavior in computational biology. Los investigadores de la Universidad Carnegie Mellon han identificado desafíos en la interpretabilidad de la IA, cruciales para entender el comportamiento del modelo en biología computacional. They suggest using multiple interpretable machine learning methods with diverse hyperparameters and warn against cherry-picking results. Sugieren utilizar múltiples métodos interpretables de aprendizaje automático con diversos hiperparametros y advierten contra los resultados de selección de cerezas. These guidelines aim to improve the use of interpretable machine learning methods in computational biology, potentially facilitating broader use of AI for scientific impact. Estas directrices tienen por objeto mejorar el uso de métodos interpretables de aprendizaje automático en biología computacional, lo que podría facilitar un uso más amplio de la IA para el impacto científico.