Interpretovanie modelov strojového učenia pomocou Shapleyho hodnôt
Interpretovateľnosť modelov umelej inteligencie a strojového učenia sa stáva kľúčovou témou v dôsledku rozšíreného využívania týchto modelov v citlivých oblastiach, ako sú finančníctvo a zdravotníctvo, kedy nie je možné pozerať na modely iba ako na tzv. čierne skrinky. Preto sa zdôrazňuje potreba in...
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buchkapitel |
| Sprache: | Slowakisch |
| Schlagworte: | |
| Tags: |
Keine Tags, Fügen Sie das erste Tag hinzu!
|
| Zusammenfassung: | Interpretovateľnosť modelov umelej inteligencie a strojového učenia sa stáva kľúčovou témou v dôsledku rozšíreného využívania týchto modelov v citlivých oblastiach, ako sú finančníctvo a zdravotníctvo, kedy nie je možné pozerať na modely iba ako na tzv. čierne skrinky. Preto sa zdôrazňuje potreba interpretácie modelov najmä tam, kde môže ich zlyhanie viesť k vážnym negatívnym dopadom. Jednou z účinných techník interpretácie sú Shapleyho hodnoty, ktoré vychádzajú z teórie hier a určujú vplyv jednotlivých premenných na výsledok modelu. |
|---|