HCI.TOPHCI, made easy

Harini Suresh

school麻省理工学院bar_chart全球第 #4519 名

论文总数

3

HCI 排名

#4519

研究领域

3

活跃年数

3

近期发表

Harini Suresh 最新论文

CHI '23一作可解释人工智能（XAI） +2

万花筒：语义基础的，上下文特定的ML模型评估

Suresh 等人提出 Kaleidoscope 系统，通过用户驱动的迭代工作流从少样本推广到语义有意义的概念集合，支持上下文相关的模型行为评估与假设检验。

IUI '22一作可解释人工智能（XAI） +2

通过基于示例的解释和编辑模型输入直观评估机器学习模型可靠性

Suresh 等人设计基于最近邻可视化和交互式编辑的模型可靠性评估工具，帮助医生直观理解心电图分类模型的不确定性和能力边界。

CHI '21一作可解释人工智能（XAI） +2

超越专业知识和角色：一个框架来描述可解释机器学习的利益相关者及其需求

Suresh 等人提出可解释机器学习的利益相关者框架，将知识类型与需求分离，揭示可解释性研究中的差距并促进更精确的用户研究设计。

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