Explainable Artificial Intelligence Dalam Sistem PembelajaranMesin Modern: Konsep, Metode, Dan Keandalan Interpretasi

Disusun oleh:

Imam Ahmad

Agung Tri Prastowo

Temi Ardiansah

Rohmat Indra Borman

 

Editor:

Rohmat Indra Borman

 

Sinopsis:

Kemampuan model pembelajaran mesin menghasilkan prediksi perlu diikuti pemahaman tentang alasan di balik keputusan tersebut. Explainable Artificial Intelligence (XAI) menyediakan pendekatan untuk menelaah perilaku model, mengidentifikasi kontribusi fitur, dan menyampaikan penjelasan yang dapat dipahami.

Buku ini membahas konsep interpretabilitas dan keterjelasan, model yang dapat diinterpretasikan, serta metode penjelasan lokal dan global. Pembahasan mencakup pendekatan berbasis atribusi fitur, model pengganti, dan penjelasan kontrafaktual, disertai pertimbangan penerapannya dalam sistem pembelajaran mesin modern.

Keandalan interpretasi dikaji melalui kesetiaan penjelasan terhadap model, stabilitas, dan keterpahaman bagi pengguna. Buku ini ditujukan sebagai referensi bagi mahasiswa, dosen, peneliti, dan praktisi dalam mengembangkan sistem kecerdasan buatan yang transparan dan dapat dievaluasi secara kritis.