Вадим Борисов | Evaluation of Local Explanations. Current Approaches, Trends and Issues

Cравнение алгоритмов интерпретации В последние годы, с развитием направления eXplainable Artificial Intelligence (xAI). было представлено большое множество алгоритмов для локальной интерпретации моделей машинного обучения. Одна из главных проблем заключается в том, что “эталонное” локальное объяснение не доступно, и как следствие - сравнение точности алгоритмов интерпретаций становится затруднительным. В связи с этим было предложено множество методов для определения правдоподобности локальных интерпретаций. Доклад Вадима Борисова, Research Fellow / Ph.D. Student, University of Tübingen, Germany, будет посвящен современным способом эмпирического сравнение алгоритмов интерпретации и их проблемам. Будут рассмотрены основные методы, представлены их достоинства и недостатки, а также озвучены направления для дальнейшего исследования. Полезные ссылки Мероприятие Data Fest Online 3.0: Трек Reliable ML: Наши соц.сети Telegram: Вконтакте: Twitter: