Araştırma Makalesi

Hibrit Açıklanabilir Yapay Zeka Tasarımı ve LIME Uygulaması

Sayı: 27 30 Kasım 2021
PDF İndir
TR EN

Hibrit Açıklanabilir Yapay Zeka Tasarımı ve LIME Uygulaması

Öz

Günümüz teknolojisinin hızlı gelişimi ile yapay zeka günlük yaşantının bir çok alanında vazgeçilmez hale gelmiştir. Özellikle yanlış karar verme maliyetinin yüksek olduğu finans, sağlık, hukuk gibi alanlarda kullanılmaya başlamasına rağmen bu alanlardaki düzenlemeler nedeni ile kısıtlı düzeyde kullanılabilmektedir. Bu kısıtlamanın en temel nedeni de elde edilen yüksek performanslı sonuçların açıklanabilirliklerinin düşük olmasıdır. Bu çalışma kapsamında açıklanabilirliği yüksek hibrit bir tasarım önerilmiş, finans ve sağlık alanlarından elde edilmiş farklı veri setlerine uygulanmıştır. Şeffaf, hibrit ve açıklanabilirlik olmak üzere üç temel aşamada gerçekleştirilen hibrit yaklaşımın açıklanabilirlik aşamasında yerel olarak seçilen gözlemlerin tahmininde değişkenlerin etkisini belirlemek için LIME ölçütü kullanılmış ve sonuçlar yorumlanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Barredo Arrieta, A., Díaz-Rodríguez, N., Del Ser, J., Bennetot, A., Tabik, S., Barbado, A., Garcia, S., Gil-Lopez, S., Molina, D., Benjamins, R., Chatila, R., & Herrera, F. (2020). Explainable Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI. Information Fusion, 58, 82–115. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2019.12.012
  2. Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 45, 5–32. https://doi.org/https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
  3. Credit Score Accuracy and Implications for Consumers. (2002).
  4. Dua, D., & Graff, C. (2019). UCI Machine Learning Repository. http://archive.ics.uci.edu/ml
  5. Freitas, A. A. (2014). Comprehensible classification models. ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 15(1), 1–10. https://doi.org/10.1145/2594473.2594475
  6. Gambacorta, L., Huang, Y., Qiu, H., & Wang, J. (2019). How do machine learning and non-traditional data effect credit scoring? New evidence from Chinese fintech firm (Issue 834).
  7. Garreau, D., & von Luxburg, U. (2020). Looking Deeper into Tabular LIME. http://arxiv.org/abs/2008.11092
  8. Guidotti, R., Monreale, A., Ruggieri, S., Turini, F., Giannotti, F., & Pedreschi, D. (2018). A survey of methods for explaining black box models. ACM Computing Surveys, 51(5), 1–45. https://doi.org/10.1145/3236009

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

30 Kasım 2021

Gönderilme Tarihi

28 Haziran 2021

Kabul Tarihi

22 Ağustos 2021

Yayımlandığı Sayı

Yıl 1970 Sayı: 27

Kaynak Göster

APA
Çakmak Pehlivanlı, A., & Deliloğlu, R. A. S. (2021). Hibrit Açıklanabilir Yapay Zeka Tasarımı ve LIME Uygulaması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 27, 228-236. https://doi.org/10.31590/ejosat.959030

Cited By