https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43833
Title: | Теория игр как инструмент визуализации машинного обучения |
Other Titles: | Game theory as a visualization tool for machine learning |
Authors: | Саскевич, А. В. Стержанов, М. В. |
Keywords: | материалы конференций;теория игр;машинное обучение;вектор Шепли;game theory;machine learning;Shapley vector |
Issue Date: | 2021 |
Publisher: | БГУИР |
Citation: | Саскевич, А. В. Теория игр как инструмент визуализации машинного обучения / А. В. Саскевич, М. В. Стержанов // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня: VII Международная научно-практическая конференция [Электронный ресурс] : сборник материалов VII Международной научно-практической конференции, Минск, 19-20 мая 2021 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2021. – С. 63–67. – Режим доступа : http://bigdataminsk.bsuir.by/files/2021_materialy.pdf. |
Abstract: | В данной работе рассматриваются способы визуализации выходных результатов моделей машинного обучения (модели регрессии и модели глубокого обучения) в контексте теории игр посредством вектора Шепли и способы интерпретации с его помощью полученных результатов. |
Alternative abstract: | This paper discusses how to visualize the output of machine learning models (regression models and deep learning models) in the context of game theory using the Shapley vector and how to interpret the results obtained with it. |
URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43833 |
Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2021) |
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Saskevich_Teoriya.pdf | 1.18 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.