Метод пояснення результатів задач класифікації за моделями глибокого навчання засобами машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorШтойко, Микола Сергійович
dc.date.accessioned2024-12-23T07:44:23Z
dc.date.available2024-12-23T07:44:23Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractУ кваліфікаційній роботі магістра запропоновано вдосконалений метод пояснення результатів задач класифікації за моделями глибокого навчання, що забезпечує інтерпретацію рішень моделей за допомогою сучасних інструментів машинного навчання. Метою дослідження є підвищення рівня якості пояснення результатів класифікації за моделями глибокого навчання засобами машинного навчання, що сприятиме довірі до цих моделей у критичних галузях людської діяльності. Для досягнення мети запропоновано метод, що ґрунтується на використанні перехідної матриці між ознаками моделей глибокого навчання та ознаками моделей машинного навчання, а також включає методи оцінювання важливості ознак, такі як SHAP та LIME. Наукова новизна роботи полягає у вдосконаленні методу пояснення через інтеграцію перехідної матриці та створення структури подання результатів, яка забезпечує прозорість процесу прийняття рішень. Виконано програмну реалізацію методу пояснення результатів у вигляді програмного застосунку. Практичне використання запропонованого методу сприятиме підвищенню зрозумілості та довіри до моделей глибокого навчання, особливо в критичних галузях, як от медицина та фінанси.
dc.identifier.citationШтойко М. С. Метод пояснення результатів задач класифікації за моделями глибокого навчання засобами машинного навчання : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп’ютерні науки / М. С. Штойко ; Хмельниц. нац. ун-т. – Хмельницький, 2024. – 108 с.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/17337
dc.language.isouk
dc.publisherХмельницький національний університет
dc.subject122 Комп’ютерні науки
dc.subjectпояснення результатів
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectкласифікація
dc.subjectінтерпретація моделей
dc.subjectSHAP
dc.subjectLIME
dc.titleМетод пояснення результатів задач класифікації за моделями глибокого навчання засобами машинного навчання
dc.typeМагістерські роботи
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
КРМ_Штойко.pdf
Розмір:
9.98 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
ФІТ/(М)