Podatkovni kanjoni, pristop strojnega učenja za potrebe razložljive umetne inteligenceŽlahtič, Bojan (Avtor) Kokol, Peter (Mentor) razložljiva umetna inteligencastrojno učenjeklasifikacijarazložljivostzaupanjeZ uporabo algoritmov strojnega učenja je mogoče izvesti zapletene analize in pridobiti globlje vpoglede na osnovi obsežnih količin podatkov, kar presega človeške zmožnosti. Navedena značilnost je ključni dejavnik, zaradi katerega je strojno učenje vpeljano v številne domene. Kljub številnim prednostim ni vedno možno integrirati strojnega učenja na določena področja, predvsem zaradi tega, ker se za naprednimi metodami pogosto skrivajo modeli tipa črne skrinje. Ti modeli uporabnikom ne omogočajo vpogleda v logiko njihovega odločanja, kar lahko predstavlja oviro v kontekstih, kjer so odločitve kritične in lahko napačna odločitev vodi v resne posledice. Z namenom ublažiti te problematike smo razvili metodo strojnega učenja, temelječo na naravnem pojavu rečnih kanjonov. Ta pojav lahko vizualiziramo v digitalni grafični obliki, kar omogoča intuitiven prikaz logike odločanja. Rezultat je model strojnega učenja, ki generira globinske slike gibanja podatkov za posamezen razred. V teh slikah je pripadnost posamezne instance kanjonu prikazana s pomočjo barvno kodiranih grafov. Podatkovni kanjoni se zaradi svojih lastnosti in metodologije lahko uporabljajo za potrebe razložljive umetne inteligence, bodisi samostojno ali kot dopolnilni mehanizem drugim pristopom strojnega učenja.[B. Žlahtič]20232023-09-12 13:12:48Doktorsko delo/naloga85798sl