https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38662
Title: | Decision-making process analysis and semantic explanation extraction from trained supervised machine learning models in medical expert systems |
Other Titles: | Анализ процессов принятия решений и извлечение семантического описания в обученных моделях машинного обучения с учителем в медицинских экспертных системах |
Authors: | Kurachkin, A. V. Sadau, V. S. Kachan, T. V. |
Keywords: | материалы конференций;supervised machine learning;machine learning explanation;decision support systems;medical expert systems |
Issue Date: | 2020 |
Publisher: | БГУИР |
Citation: | Kurachkin, A. V. Decision-making process analysis and semantic explanation extraction from trained supervised machine learning models in medical expert systems/ Aliaksandr V. Kurachkin, Vasili S. Sadau,Tatiana V. Kachan // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2020) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков (гл. ред.) [и др.]. – Минск, 2020. – Вып. 4. – С. 283–286. |
Abstract: | Supervised machine learning provides a mechanism for establishing an approximation of input-output relationship between arbitary dataset. However, semantic interpretation of an underlying decision-making process of a trained model is very hard, especially considering the probabilistic nature of machine learning. The paper discusses possible ways to semantically explain decisionmaking process of a trained supervised machine learning model in order to gain insights to the dataset and derive new expert knowledge from such models. |
Alternative abstract: | Модели машинного обучения с учителем предоставляют механизм установления аппроксимации взаимодействия между входными и выходными значениями произвольных наборов данных. Тем не менее, семантическая интерпретация лежащего в основе этих моделей процесса принятия решения является сложной задачей, особенно в контексте вероятностного характера некоторых методов машинного обучения с учителем. В статье рассматриваются методы семантического объяснения процесса принятия решения обученной модели машинного обучения с учителем, что позволяет выделить сложные зависимости из наборов данных и вывести с их помощью новые экспертные знания. |
URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38662 |
Appears in Collections: | OSTIS-2020 |
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Kurachkin_Decision_making.pdf | 91.75 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.