Штойко, Микола СергійовичРадюк, Павло МихайловичПетровський, Сергій СтепановичВознюк, Леонід Олександрович2024-11-282024-11-282024-11-21Метод пояснення результатів задач класифікації за моделями глибокого навчання засобами машинного навчання / М. С. Штойко та ін. Актуальні проблеми комп’ютерних наук АПКН-2024 : матеріали XVI Всеукр. науково-практ. конф., м. Хмельницький, 15–16 листоп. 2024 р. Хмельницький, 2024. С. 553–555.https://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/17151Розглянуто прикладні аспекти розробки методу пояснення результатів класифікаційних задач для моделей глибокого навчання, який використовує сучасні інструменти машинного навчання. Запропонований метод дозволяє точно та оперативно надавати інтерпретації рішень моделей, таких як CNN, RNN та трансформери, що сприяє кращому розумінню ключових факторів, які впливають на результати класифікації. Інтеграція технік, таких як LIME та SHAP, у рамках єдиної системи надає можливість користувачам аналізувати вплив різних характеристик на рішення моделі, що підвищує прозорість і довіру до отриманих результатів.ukглибокі нейронні мережіпояснювальна штучна інтелектуальна системаLIMESHAPExplainable AIТези доповідей