Porovnání metod ML s důrazem na interpretovatelné metody
| Název práce: | Porovnání metod ML s důrazem na interpretovatelné metody |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Šlechta, Jakub |
| Typ práce: | Diplomová práce |
| Vedoucí práce: | Máša, Petr |
| Oponenti práce: | Sýkora, Lukáš |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | Tato práce je přehledovou studií interpretabilních metod strojového učení. V rámci práce jsou vybrané metody strojového učení testovány na určeném datasetu. Práce si klade za cíl jednak posouzení interpretovatelnosti vybraných metod a shrnutí jejich výhod a nevýhod z hlediska interpretovatelnosti. Práce je členěna do 7 kapitol, přičemž v rámci kapitoly číslo 5 je zpracována praktická část v podobě vytvoření modelů nad zmíněným datasetem. Součástí práce je taktéž teoretické představení každé z metod a celé domény obecně. |
| Klíčová slova: | Strojové učení; Dataset; Interpretabilita |
| Název práce: | Comparison of Machine Learning Methods with Emphasis on Interpretable MeThods |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Šlechta, Jakub |
| Typ práce: | Diploma thesis |
| Vedoucí práce: | Máša, Petr |
| Oponenti práce: | Sýkora, Lukáš |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | This thesis is a study of interpretable machine learning methods. In this work, selected machine learning methods are tested on a specified dataset. The thesis aims at both assessing the interpretability of the selected methods and summarizing their advantages and disadvantages in terms of interpretability. The thesis is divided into 7 chapters, while the practical part in the form of creating models over the mentioned dataset is elaborated in chapter 5. The theoretical introduction of each method and the domain in general is also part of the thesis. |
| Klíčová slova: | Machine Learning; Dataset; Interpretability |
Informace o studiu
| Studijní program / obor: | Podniková informatika |
|---|---|
| Typ studijního programu: | Magisterský studijní program |
| Přidělovaná hodnost: | Ing. |
| Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Fakulta: | Fakulta informatiky a statistiky |
| Katedra: | Katedra informačního a znalostního inženýrství |
Informace o odevzdání a obhajobě
| Datum zadání práce: | 29. 9. 2022 |
|---|---|
| Datum podání práce: | 29. 6. 2023 |
| Datum obhajoby: | 12. 9. 2023 |
| Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/82085/podrobnosti |