Naslov
Modeli za objašnjenje rezultata predviđanja metoda strojnog učenja
(Models for Explaining Predictions from Machine Learning Methods)

Autori
Tomadin, Gregory

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

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
14.07

Godina
2022

Stranica
99

Mentor
Pripužić, Krešimir

Ključne riječi
objašnjiva umjetna inteligencija ; strojno učenje ; objašnjivost ; interpretabilnost ; intrinzične metode ; metode agnostičkih modela ; metode specifične za model ; metoda permutacijske važnosti ; dijagram djelomične ovisnosti ; SHAP
(explainable artificial intelligence ; XAI ; machine learning ; explainability ; interpretability ; intrinsic methods ; model-agnostic methods ; model-specific methods ; permutation importance method ; partial dependence plot ; SHAP)

Sažetak
U ovom radu opisana je objašnjiva umjetna inteligencije, kada i zašto se koristiti te čemu služi. Isto tako detaljno je opisana procedura stvaranja objašnjenja modela strojnog učenja od teorijske podloge pa sve do praktičnih primjera. U primjerima se koriste razni modeli strojnog učenja: linearna regresija, logistička regresija, stablo odluke, algoritam K najbližih susjeda, model slučajnih šuma itd. Osim toga koriste se razne metode objašnjive umjetne inteligencije: intrinzične metode, metode agnostičkih modela i metode specifične za model.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika, Računarstvo

POVEZANOST RADA