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想像你在一個為線上串流平台打造推薦系統的團隊中。你的模型會使用多種使用者資料點,例如觀看紀錄、給予的評分,以及使用者人口統計資料,來推薦電影和影集。系統上線後,你收到一位使用者的回饋,對於他收到的一則推薦感到困惑——一部恐怖片——但他的觀看紀錄幾乎都是喜劇與闔家觀賞內容。

在這個情境中,你需要理解並說明這項特定推薦背後的理由,才能回應使用者的疑慮。

在此情況下,哪一種「解釋類型」最合適?

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Explainable Artificial Intelligence (XAI) 概念

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