Prototype based low-dimensional kernels for interpretable classification
Yorumlanabilir sınıflandırma için prototip temelli eşleme fonksiyonları
- Tez No: 831031
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HALUK YAPICIOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Yapay öğrenme alanında yorumlananilirlik, özellikle sağlık ve finans gibi yüksek riskli alanlarda model tahminlerine olan güveni sağlamak açısından önem taşımaktadır. Doğrusal modeller, girdi öznitelikleri ve çıktı tahminleri arasındaki ilişkileri temsil etmedeki basitlikleri ve şeffaflıkları nedeniyle yorumlanabilir kabul edildir. Ancak, tahnin performansları karmaşık senaryolarda sınırlı olabilmektedir. Bu araştırma, doğrusal modellerin yorumlanabilirliğini korurken tahmin performansını artırmak için prototiplere (asıl örneklere) dayalı eşleme fonksiyonları önermektedir. Prototipler, model tahminleri için sezgisel açıklamalar sağlamak üzere kullanılabilen temsili veri örnekleridir. Önerilen eşleme fonksiyonları, orijinal girdi özniteliklerine ek olarak prototiplere olan mesafeye dayalı yeni özellikler ekler. Bu sayede, doğrusal modellerin yorumlanabilirliği korunurken karmaşık ilişkileri yakalamasına olanak sağlanır. Önerilen eşleme fonksiyonları, çeşitli veri kümeleri üzerinde değerlendirilerek, yorumlanabilirliği korurken iyieştirilmiş tahmin performansları sağladığı gösterilmiştir. Prototiplerin kullanımı, model tahminlerine açıklamalar sağlayarak uygulayıcıların modeller tarafından verilen nihahi kararları anlamalarına olanak tanır. Bu çalışma, doğrusal modellerin tahmin performansları ve yorumlanabilirlikleri arasındaki ödünleşimi dengeleyen özgün eşleme fonsksiyonları ile yapay öğrenme alanına katkıda bulunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Interpretability in machine learning is crucial for building trust and understanding in model predictions, particularly in high-stakes domains, such as healthcare and finance. Linear models are considered interpretable due to their simplicity and transparency in representing relationships between input features and output predictions. However, their prediction performance may be limited in complex scenarios. To address this challenge, this research proposes using mapping functions based on prototypes to enhance prediction performance while preserving the interpretability of linear models. Prototypes are representative examples of the data that can be used to provide intuitive explanations for model predictions. The proposed mapping functions keeps original input features and, adds new features based on the distance to the prototypes, allowing linear models to capture complex relationships while maintaining interpretability. The proposed mapping functions are evaluated on various datasets, demonstrating improved prediction performance while maintaining interpretability. The use of prototypes provides intuitive explanations for model predictions, allowing practitioners to comprehend the final decisions made by the models. This work contributes to the field of machine learning by providing novel mapping functions to balancing prediction performance and interpretability in linear models
Benzer Tezler
- A semantic vector space model using Euclidean distance based relatedness
Öklid uzaklığını kullanarak anlamsal yakınlık hesaplayan bir vektör uzayı modeli
ÇAĞATAY NEFTALİ TÜLÜ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ORHAN
- IE4 verim sınıfı senkron relüktans motor tasarımı
Design of IE4 efficiency level synchronous reluctance machine
NEZİH GÖKHAN ÖZÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LALE ERGENE
- Sikloid hız düşürücü tasarımı ve prototip imalatı
Cycloid speed reducer design and prototype manufacturing
MERT KAYIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiGazi Üniversitesiİmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ÖZDEMİR
- Tersine tasarım yönteminin düşük hızlı eksenel fanlara uygulanması
Application of inverse design method to low speed axial flow fans
HIDIR MARAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LEVENT KAVURMACIOĞLU
- Three dimensional medical ultrasonic imaging in biomedical applications
Tıbbi uygulamalarda üç boyutlu medikal ultrasonik görüntüleme
AHMET ÖZKURT
Yüksek Lisans
İngilizce
1995
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL ÖZMEHMET