Razlaga klasifikatorjev na podlagi podkonceptov

Mušič, Nejc (avtor), Robnik Šikonja, Marko (mentor)

V diplomski nalogi preizkusimo pristop razlage klasifikatorjev na podlagi podkonceptov na umetni in realni podatkovni množici. Pri razlagi so pomembni algoritmi gručenja, zato jih testiramo na dveh umetnih in realni podatkovni množici.

• Jezik: Slovenski jezik
• Ključne besede: razložljiva umetna inteligenca, MDEC, DBSCAN, HDBSCAN, K-MEANS, SHAP, odločitvena pravila, medoid, prototip
• Vrsta gradiva: Diplomsko delo/naloga
• Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
• Organizacija: FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
• Leto izida: 2023
• PID: 20.500.12556/RUL-152726
• COBISS.SI-ID: 167284995
• Datum objave v RUL: 04.12.2023

Sekundarni jezik

• Jezik: Angleški jezik
• Naslov: Explanation of Classifiers based on Subconcepts

Izvleček

In this work, we evaluate an approach to explaining classifiers based on subconcepts using both artificial and real-world datasets. Clustering algorithms play a crucial role in this explanation process, and we assess their performance on two artificial and one real-world dataset.

• Ključne besede: XAI, MDEC, DBSCAN, HDBSCAN, K-MEANS, SHAP, decision rules, medoid, prototype