Título: | A CRITICAL VIEW ON THE INTERPRETABILITY OF MACHINE LEARNING MODELS | ||||||||||||
Autor: |
JORGE LUIZ CATALDO FALBO SANTO |
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Colaborador(es): |
SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA - Orientador |
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Catalogação: | 29/JUL/2019 | Língua(s): | ENGLISH - UNITED STATES |
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Tipo: | TEXT | Subtipo: | THESIS | ||||||||||
Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=42398&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=42398&idi=2 |
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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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