[en] A CRITICAL VIEW ON THE INTERPRETABILITY OF MACHINE LEARNING MODELS

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: JORGE LUIZ CATALDO FALBO SANTO
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
[pt] APRENDIZADO DE MAQUINA
[pt] TRANSPARENCIA DE ALGORITIMO
[pt] ALGORITMO INTERPRETAVEL
[pt] EXPLANABILIDADE DE MODELO
[pt] INTERPRETABILIDADE DE MODELO
[pt] INTELIGENCIA ARTIFICIAL EXPLICAVEL
[pt] INTELIGENCIA ARTIFICIAL
[en] MACHINE LEARNING
[en] ALGORITHMIC TRANSPARENCY
[en] INTERPRETABLE ALGORITHM
[en] EXPLAINABILITY OF MODEL
[en] INTERPRETABILITY OF MODELS
[en] EXPLAINABLE AI
[en] ARTIFICIAL INTELLIGENCE
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http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.42398
Resumo: [pt] À medida que os modelos de aprendizado de máquina penetram áreas críticas como medicina, sistema de justiça criminal e mercados financeiros, sua opacidade, que impede que as pessoas interpretem a maioria deles, se tornou um problema a ser resolvido. Neste trabalho, apresentamos uma nova taxonomia para classificar qualquer método, abordagem ou estratégia para lidar com o problema da interpretabilidade de modelos de aprendizado de máquina. A taxonomia proposta que preenche uma lacuna existente nas estruturas de taxonomia atuais em relação à percepção subjetiva de diferentes intérpretes sobre um mesmo modelo. Para avaliar a taxonomia proposta, classificamos as contribuições de artigos científicos relevantes da área.
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[pt] UMA VISÃO CRÍTICA SOBRE A INTERPRETABILIDADE DE MODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA
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