Exploring Evaluation Methods for Interpretable Machine Learning: A Survey
In recent times, the progress of machine learning has facilitated the development of decision support systems that exhibit predictive accuracy, surpassing human capabilities in certain scenarios. However, this improvement has come at the cost of increased model complexity, rendering them black-box m...
Հիմնական հեղինակներ: | Nourah Alangari, Mohamed El Bachir Menai, Hassan Mathkour, Ibrahim Almosallam |
---|---|
Ձևաչափ: | Հոդված |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
MDPI AG
2023-08-01
|
Շարք: | Information |
Խորագրեր: | |
Առցանց հասանելիություն: | https://www.mdpi.com/2078-2489/14/8/469 |
Նմանատիպ նյութեր
-
Intrinsically Interpretable Gaussian Mixture Model
: Nourah Alangari, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-03-01) -
Making Sense of Machine Learning: A Review of Interpretation Techniques and Their Applications
: Ainura Tursunalieva, և այլն
Հրապարակվել է: (2024-01-01) -
Opening the Black-Box: Extracting Medical Reasoning from Machine Learning Predictions
: Marius FERSIGAN, և այլն
Հրապարակվել է: (2021-09-01) -
Effects of Class Imbalance Countermeasures on Interpretability
: David Cemernek, և այլն
Հրապարակվել է: (2024-01-01) -
Analysis of Explainers of Black Box Deep Neural Networks for Computer Vision: A Survey
: Vanessa Buhrmester, և այլն
Հրապարակվել է: (2021-12-01)