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Coleção Digital
Título: A CRITICAL VIEW ON THE INTERPRETABILITY OF MACHINE LEARNING MODELS Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO Autor: JORGE LUIZ CATALDO FALBO SANTO
Colaborador(es): SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA - Orientador
Número do Conteúdo: 42398
Catalogação: 29/07/2019 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=42398@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=42398@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.42398
Resumo:
Título: A CRITICAL VIEW ON THE INTERPRETABILITY OF MACHINE LEARNING MODELS Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO Autor: JORGE LUIZ CATALDO FALBO SANTO
Colaborador(es): SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA - Orientador
Número do Conteúdo: 42398
Catalogação: 29/07/2019 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=42398@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=42398@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.42398
Resumo:
As machine learning models penetrate critical areas like medicine, the criminal justice system, and financial markets, their opacity, which hampers humans ability to interpret most of them, has become a problem to be solved. In this work, we present a new taxonomy to classify any method, approach or strategy to deal with the problem of interpretability of machine learning models. The proposed taxonomy fills a gap in the current taxonomy frameworks regarding the subjective perception of different interpreters about the same model. To evaluate the proposed taxonomy, we have classified the contributions of some relevant scientific articles in the area.
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