izvorni znanstveni rad

Konceptualna diskusija o objašnjivosti nadziranog učenja značajki za klasifikaciju

Bojan Nožica, Dino Vlahek

Sažetak

U ovom radu predstavljene su osnovne ideje nadziranog učenja značajki za klasifikaciju. Posebna pozornost pridaje se objašnjivosti tih pristupa. Metode učenja značajki su neobjašnjive ili ograničene u svojim predikacijskim rezultatima što je posljedica nemogućnosti rekombiniranja ulaznih značajki. Pristupi koji omogućuju povećanje dimenzionalnosti prostora ulaznih značajki su spori jer zahtijevaju iterativne nekonveksne optimizacije i podešavanje brojnih konfiguracija skrivenih dimenzija. U tim slučajevima autori uglavnom ne daju objašnjenja naučenog modela. Međutim, objašnjenja se mogu postići s različitim stupnjevima uspjeha s učenjem interpretativnih modela oko danog uzorka od interesa ili procjenom važnosti svake značajke u rezultatu klasifikacije.

Ključne riječi

objašnjiva umjetna inteligencijaklasifikacijaučenje značajkiotkrivanje znanja