Цели и задачи
Целью исследования является анализ и разработка методов, направленных на детальное исследование результатов используемых при изучении онлайн-сообществ моделей, включая интерпретацию моделей, поиск противоречий и обусловленных моделью закономерностей.
Задачи:
Задачи:
- проанализировать новые подходы к интерпретации методов ML (в т.ч. LIME, SHAP, Anchor и другие фреймворки)
- проанализировать существующие в рамках классических методов подходы к частичной интерпретации моделей (расширения variable importance для интеракций переменных, метрики важности ассоциативных правил, графические методы интерпретации частичной корреляции и зависимостей)
- предложить методики анализа социально-сетевых моделей на основе симуляций и расширений ассоциативных правил
- разработать систему для генерации новых кейсов-противоречий и контрпримеров на основе байесовских сетей доверия
- сформировать аннотированную коллекцию данных для проведения эмпирических исследований и фреймворк оценки алгоритмов на её основе
- провести эмпирические исследования на предлагаемых кейсах с помощью инструментария интерпретации моделей, а также проанализировать применимость инструментария и методов к анализу социальных данных
- разработать варианты модификации алгоритмов для учета в них выявленных в процессе эмпирических исследований паттернов и закономерностей
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.