Details
Title | Разработка и исследование метода объяснения предсказаний модели машинного обучения с цензурированными данными с использованием нейронных сетей: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта» |
---|---|
Creators | Сатюков Егор Димитриевич |
Scientific adviser | Уткин Лев Владимирович |
Other creators | Локшина Екатерина Геннадиевна |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Imprint | Санкт-Петербург, 2021 |
Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Subjects | интерпретируемая модель ; объяснимый искусственный интеллект ; анализ выживаемости ; цензурированные данные ; модель Кокса ; interpretable model ; explainable artificial intelligence ; survival analysis ; censored data ; the Cox model |
Document type | Bachelor graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Bachelor |
Speciality code (FGOS) | 09.03.04 |
Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
Links | Отзыв руководителя ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-780 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | ru\spstu\vkr\12741 |
Record create date | 7/16/2021 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
Group | Anonymous |
---|---|
Network | Internet |
Тема выпускной квалификационной работы: «Разработка и исследование метода объяснения предсказаний модели машинного обучения с цензурированными данными с использованием нейронных сетей». Данная работа посвящена разработке нового метода объяснения предсказаний моделей машинного обучения типа «черный ящик», используемых в анализе выживаемости, на основе нейронных сетей специального вида. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Обзор существующих методов объяснения и интерпретации предсказаний моделей машинного обучения. 2. Изучение основных понятий анализа выживаемости. 3. Разработка нового метода и соответствующего программного обеспечения. 4. Исследование и параметрическая настройка метода на реальных датасетах с цензурированными данными. В результате разработан новый метод объяснения предсказаний моделей машинного обучения, применяемых для цензурированных данных. Реализовано соответствующее программное обеспечение, с помощью которого проведено множество численных экспериментов, иллюстрирующих эффективность метода.
The subject of the graduate qualification work is “Development and research of a method for explanation the predictions of a machine learning model with censored data using neural networks”. The given work is devoted to the development of a new method based on special type of neural networks for explanation the predictions of black-box machine learning models used in survival analysis. The research set the following goals: 1. Review of existing methods for explanation and interpretation predictions of machine learning models. 2. Study of the basic concepts of survival analysis. 3. Development of a new method and related software. 4. Research and parametric tuning of the method on real datasets with censored data. The study resulted into a new method of explanation the predictions of machine learning models applied to censored data. The corresponding software is implemented, with the help of which a lot of numerical experiments are made, illustrating the efficiency of the method.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 27
Last 30 days: 1