prikaz prve stranice dokumenta Modeli za objašnjenje rezultata predviđanja metoda strojnog učenja
No public access
master's thesis
Modeli za objašnjenje rezultata predviđanja metoda strojnog učenja
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2022. urn:nbn:hr:168:967326
Tomadin, Gregory
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Tomadin, G. (2022). Modeli za objašnjenje rezultata predviđanja metoda strojnog učenja (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:967326

Tomadin, Gregory. "Modeli za objašnjenje rezultata predviđanja metoda strojnog učenja." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:967326

Tomadin, Gregory. "Modeli za objašnjenje rezultata predviđanja metoda strojnog učenja." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:967326

Tomadin, G. (2022). 'Modeli za objašnjenje rezultata predviđanja metoda strojnog učenja', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 20 May 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:967326

Tomadin G. Modeli za objašnjenje rezultata predviđanja metoda strojnog učenja [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2022 [cited 2024 May 20] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:967326

G. Tomadin, "Modeli za objašnjenje rezultata predviđanja metoda strojnog učenja", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2022. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:967326

Metadata
TitleModeli za objašnjenje rezultata predviđanja metoda strojnog učenja
Title (english)Models for Explaining Predictions from Machine Learning Methods
AuthorGregory Tomadin
MentorKrešimir Pripužić (mentor)
Committee memberKrešimir Pripužić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberLuka Humski (član povjerenstva)
Committee memberSiniša Sovilj (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2022-07-14, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
U ovom radu opisana je objašnjiva umjetna inteligencije, kada i zašto se koristiti te čemu služi. Isto tako detaljno je opisana procedura stvaranja objašnjenja modela strojnog učenja od teorijske podloge pa sve do praktičnih primjera. U primjerima se koriste razni modeli strojnog učenja: linearna regresija, logistička regresija, stablo odluke, algoritam K najbližih susjeda, model slučajnih šuma itd. Osim toga koriste se razne metode objašnjive umjetne inteligencije: intrinzične metode, metode agnostičkih modela i metode specifične za model.
Abstract (english)
This paper describes explainable artificial intelligence, when and why to use it and what is its purpose. There is also a detailed description of the procedure for creating an explanation of the machine learning model from the theoretical background to practical examples. The examples use various machine learning models: linear regression, logistic regression, decision tree, K nearest neighbors, random forest, etc. and various explainable artificial intelligence metodes: intrinsic methods, model-agnostic methods and model-specific methods.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:967326
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-01-13 14:01:41