Naslov
Usporedba metoda strojnog učenja s jasnim i nejasnim tumačenjem modela
(Comparison of Machine Learning Methods with Clear and Unclear Model Interpretation)

Autori
Pantina, Ardian

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, preddiplomski

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
02.07

Godina
2019

Stranica
27

Mentor
Jović, Alan

Ključne riječi
Strojno učenje, klasifikacija, nadzirano učenje, algoritmi, interpretabilnost
(Machine learning, classification, supervised learning, interpretability)

Sažetak
Različiti algoritmi klasifikacije, osim po samom pristupu problemu i performansama, razlikuju se i po razini razumljivosti i jednostavnosti objašnjenja čovjeku. Oni se mogu formalno usporediti po preciznosti kvalifikacije nad skupovima podataka koristeći metode poput unakrsne validacije, dok za interpretabilnost formalna definicija ne postoji. Ipak, sposobnost shvaćanja kako algoritmi donose odluke je sve bitniji s porastom odgovornosti sustava koji te algoritme koriste. Iako je generalan konsenzus da kompleksniji i teže razumljivi algoritmi donose bolje rezultate, oni jednostavniji imaju svoje prednosti i primjenjivi su na određene probleme.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo

POVEZANOST RADA