Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43833
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorСаскевич, А. В.-
dc.contributor.authorСтержанов, М. В.-
dc.date.accessioned2021-06-01T11:49:49Z-
dc.date.available2021-06-01T11:49:49Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationСаскевич, А. В. Теория игр как инструмент визуализации машинного обучения / А. В. Саскевич, М. В. Стержанов // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня: VII Международная научно-практическая конференция [Электронный ресурс] : сборник материалов VII Международной научно-практической конференции, Минск, 19-20 мая 2021 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2021. – С. 63–67. – Режим доступа : http://bigdataminsk.bsuir.by/files/2021_materialy.pdf.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43833-
dc.description.abstractВ данной работе рассматриваются способы визуализации выходных результатов моделей машинного обучения (модели регрессии и модели глубокого обучения) в контексте теории игр посредством вектора Шепли и способы интерпретации с его помощью полученных результатов.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectтеория игрru_RU
dc.subjectмашинное обучениеru_RU
dc.subjectвектор Шеплиru_RU
dc.subjectgame theoryru_RU
dc.subjectmachine learningru_RU
dc.subjectShapley vectorru_RU
dc.titleТеория игр как инструмент визуализации машинного обученияru_RU
dc.title.alternativeGame theory as a visualization tool for machine learningru_RU
dc.typeArticleru_RU
local.description.annotationThis paper discusses how to visualize the output of machine learning models (regression models and deep learning models) in the context of game theory using the Shapley vector and how to interpret the results obtained with it.-
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2021)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Saskevich_Teoriya.pdf1.18 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.