Inteligencia Artificial Explicable: Técnicas de extracción de reglas en redes neuronales artificiales

Autores
Jacinto, MIlagros Aylén; Moschettoni, Martín
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Pons, Claudia Fabiana
Pérez, Gabriela Alejandra
Descripción
Las redes neuronales artificiales se destacan en tareas complejas, pero la imposibilidad de comprender y validar el proceso de decisión de un sistema de IA es un claro inconveniente. En el caso de las tareas de clasificación, la extracción de reglas se presenta como una herramienta para mejorar la comprensión de la red y sus resultados. En esta tesina se estudiaron diferentes técnicas de extracción de reglas para explicar las redes neuronales artificiales. Se diseñó y desarrolló un algoritmo de extracción de reglas llamado FORxREN el cual genera reglas fieles y fácilmente interpretables que pueden esclarecer en parte el razonamiento de las redes neuronales.
Licenciado en Informática
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática
Materia
Informática
Fidelidad
Redes Neuronales Artificiales
Inteligencia Artificial Explicable
XAI
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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