کارنیگی میلون کے محققین کمپیوٹیشنل حیاتیات کے لئے اے آئی کی تشریح کے چیلنجوں کی نشاندہی کرتے ہیں اور مختلف طریقوں کا استعمال کرنے کی تجویز کرتے ہیں۔ Carnegie Mellon researchers identify challenges in AI interpretability for computational biology and suggest using diverse methods.

کارنیگی میلون یونیورسٹی کے محققین نے اے آئی کی تشریح کے چیلنجوں کی نشاندہی کی ہے ، جو کمپیوٹیشنل حیاتیات میں ماڈل کے طرز عمل کو سمجھنے کے لئے اہم ہے۔ Carnegie Mellon University researchers have identified challenges in AI interpretability, crucial for understanding model behavior in computational biology. وہ مختلف ہائپر پیرامیٹرز کے ساتھ متعدد تشریحی مشین لرننگ طریقوں کا استعمال کرنے کی تجویز کرتے ہیں اور چیری چننے کے نتائج کے خلاف انتباہ دیتے ہیں۔ They suggest using multiple interpretable machine learning methods with diverse hyperparameters and warn against cherry-picking results. ان رہنما خطوط کا مقصد کمپیوٹیشنل بائیولوجی میں تشریح کے قابل مشین لرننگ طریقوں کے استعمال کو بہتر بنانا ہے ، جو ممکنہ طور پر سائنسی اثرات کے لئے اے آئی کے وسیع تر استعمال کی سہولت فراہم کرے گا۔ These guidelines aim to improve the use of interpretable machine learning methods in computational biology, potentially facilitating broader use of AI for scientific impact.