Теория игр как инструмент визуализации машинного обучения

Саскевич, А. В.; Стержанов, М. В.; Saskevich, A. V.; Sterjanov, M. V.

Теория игр как инструмент визуализации машинного обучения

Саскевич, А. В., Стержанов, М. В., Saskevich, A. V., Sterjanov, M. V.

Дата публикации: 2021

Дата публикации в реестре: 2021-08-05T18:01:56Z

Аннотация:

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. 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.

Ключевые слова:
материалы конференций, теория игр, машинное обучение, вектор Шепли, game theory, machine learning, Shapley vector

Тип: Статья

Теория игр как инструмент визуализации машинного обучения

Связанные документы (рекомендация CORE)

Партнеры

Индексация