A review of explainable AI methods applicable to biomedical use cases – Bc. Michal Šosták
Bc. Michal Šosták
Bachelor's thesis
A review of explainable AI methods applicable to biomedical use cases
A review of explainable AI methods applicable to biomedical use cases
Anotácia:
Užitečnost mnoha moderních systémů umělé inteligence trpí tzv. „problémem černé skříňky“, který uživatelům brání pochopit důvody, jež stojí za výstupy stroje. Cílem oboru vysvětlitelné umělé inteligence je nabídnout lidským operátorům vhled do toho, proč algoritmus dospěl k určitému rozhodnutí. První část této práce podává přehled o současném stavu vysvětlitelných metod a představuje koncept znalostního …viacAbstract:
The usefulness of many modern artificial intelligence systems suffers from the “Black Box Problem”, which hinders users from understanding the reasoning behind a machine's output. The field of explainable artificial intelligence aims to offer human operators insight into why an algorithm has reached a particular decision. The first part of this thesis reviews the current state of explainable methods …viac
Jazyk práce: English
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 16. 12. 2021
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/w2ssw/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 8. 2. 2022
- Vedúci: Mgr. Bc. Vít Nováček, PhD
- Oponent: Sameh K. Mohamed, PhD
Citační záznam
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasaryk University
Faculty of InformaticsBachelor programme / odbor:
Applied Informatics / Applied Informatics