Politehnika i dizajn, Vol. 12 No. 1, 2024.
Pregledni rad
https://doi.org/10.19279/TVZ.PD.2024-12-1-06
KONCEPTUALNA DISKUSIJA O OBJAŠNJIVOSTI NADZIRANOG UČENJA ZNAČAJKI ZA KLASIFIKACIJU
Dino Vlahek
; UM FERI, Koroška cesta 46, 2000 Maribor, Slovenija
*
Bojan Nožica
; Tehničko veleučilište u Zagrebu, Vrbik 8, Zagreb, Hrvatska
*
* Dopisni autor.
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 inteligencija; klasifikacija; učenje značajki; otkrivanje znanja
Hrčak ID:
326434
URI
Datum izdavanja:
15.3.2024.
Posjeta: 0 *