A gépi tanulás számos alkalmazásában szükséges, hogy a tanult modell érthető legyen. Ilyen alkalmazásra példa a hitelkérelmek elbírálása, az orvosi diagnosztika vagy a tudományos eredmények értelmezése.

Az érthetőség vonatkozhat a modell működésére vagy egy adott inputon hozott döntésre. Az eddigi eredmények zömmel kísérleti jellegűek. Az előadásban röviden áttekintjük az interpretálhatóság témakörét. Szó lesz az egyik legtöbbet vizsgált megközelítésről, a változók fontosságának mértékeiről, valamint a magyarázatok előre megadott specifikációjának lehetőségeiről.

Az előadás ezen a Zoom-linken lesz követhető.