Development of explainable methods for fuzzy decision support systems
Els avenços recents en IA han portat a l'adopció generalitzada de sistemes d'aprenentatge automàtic, però la seva naturalesa de "caixa negra" dificulta la comprensió dels seus processos de presa de decisions, especialment en àmbits crítics com la salut. La IA Explicable (XAI) ha...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | España |
| Institución: | CBUC, CESCA |
| Repositorio: | TDR. Tesis Doctorales en Red |
| OAI Identifier: | oai:www.tdx.cat:10803/689203 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10803/689203 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | explicable ai sistema difús Explicació post-hoc IA explicable sistema difuso Explicación post-hoc Explainable AI Fuzzy based system Post-hoc explanation Ciències 004 62 |
| Sumario: | Els avenços recents en IA han portat a l'adopció generalitzada de sistemes d'aprenentatge automàtic, però la seva naturalesa de "caixa negra" dificulta la comprensió dels seus processos de presa de decisions, especialment en àmbits crítics com la salut. La IA Explicable (XAI) ha sorgit com un camp de recerca per desenvolupar models d'IA més transparents i interpretables. Aquesta tesi de doctorat té com a objectiu desenvolupar mètodes efectius per explicar sistema difús de suport a la presa de decisions, centrant-se en la salut i la presa de decisions legals. La tesi proposa un mètode innovador que busca veïns en l'espai d'entrada per generar explicacions sòlides. També introdueix una tècnica basada en lògica difusa per generar explicacions detallades d'atributs difosos en sistemes d'aprenentatge automàtic. La tesi inclou un estudi comparatiu de dos mètodes d'explicació basats en regles per a l'avaluació del risc de retinopatia diabètica, proporcionant idees per millorar l'aplicació clínica del mètode. A més, es desenvolupa un enfocament innovador per extreure explicacions locals i contrafacturals utilitzant arbres de decisió difosos, adaptat a les preferències de l'usuari i posant èmfasi en la transparència i responsabilitat en els sistemes d'aprenentatge automàtic. |
|---|