<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=128892"><dc:title>Razlaga v umetni inteligenci na podlagi strojnega učenja iz človeških razlag</dc:title><dc:creator>Volavšek,	Timotej	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Bratko,	Ivan	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>razložljiva umetna inteligenca</dc:subject><dc:description>Zaradi hitrega razvoja in vsak dan širše prisotnih praktičnih aplikacij umetne inteligence se vse bolj pojavlja tudi potreba po razumljivosti inteligentnih sistemov. S tem problemom se ukvarja področje razložljive umetne inteligence, ki stremi k razvoju umetne inteligence z zmožnostjo razlage svojih odločitev na človeku razumljiv način.
Zanimalo nas je, ali lahko s strojnim učenjem na podlagi človeških razlag rešitev nalog planiranja sestavimo algoritem za avtomatsko generiranje razlag planov. S tem namenom smo izvedli poskus, v katerem so udeleženci razložili svoje odločitve tekom reševanja problemov iz domene sveta kock. Njihove razlage smo pretvorili v obliko, primerno za strojno učenje, in jih uporabili za indukcijo odločitvenega drevesa.  Na podlagi naučenega klasifikatorja lahko algoritem za planiranje nato izbere  ustrezno vrsto razlage za vsako svojo akcijo. Tako dobimo razlage, ki so bolj podobne človeškim in posledično bolj razumljive. 
Razložljiva umetna inteligenca na podlagi učenja iz človeških razlag je na področju planiranja še neraziskana ideja. Naši rezultati predstavljajo prvi poskus s tem pristopom. Odpirajo tudi možnost številnih praktičnih aplikacij na drugih, bolj kompleksnih domenah planiranja.</dc:description><dc:date>2021</dc:date><dc:date>2021-08-12 04:35:33</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>128892</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>