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Résumé : Foreword.- Preface.- Acknowledgements.- 1. Introduction.- 2. Explainability in Machine Learning: Preliminaries & Overview.- 3. Robustness of Counterfactual Explanations.- 4. Robustness of Saliency-Based Explanations.
Biographie:
Francesco Leofante is a researcher affiliated with the Centre for Explainable AI at Imperial College. His research focuses on explainable AI, with special emphasis on counterfactual explanations for AI-based decision-making. His recent work highlighted several vulnerabilities of counterfactual explanations and proposed innovative solutions to improve their robustness. Matthew Wicker is an Assistant Professor (Lecturer) at Imperial College London and a Research Associate at The Alan Turing Institute. He works on formal verification of trustworthy machine learning properties with collaborators form academia and industry. His work focuses on provable guarantees for diverse notions of trustworthiness for machine learning models in order to enable responsible deployment....
Sommaire: Francesco Leofante is a researcher affiliated with the Centre for Explainable AI at Imperial College. His research focuses on explainable AI, with special emphasis ...
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