An Exploration of Explainable Machine Learning Using Semantic Web Technology

The behavior of a Machine Learning (ML) algorithm is generally accepted to be a black box, i.e., it cannot be opened and understood. This paper reports on an effort to provide explanation to ML algorithms by using semantic background knowledge. A preliminary paper was found as a project seed, its ex...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2022 IEEE 16th International Conference on Semantic Computing (ICSC) s. 143 - 146
Hlavní autoři:	Procko, Tyler, Elvira, Timothy, Ochoa, Omar, Del Rio, Nicholas
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.01.2022
Témata:	Artificial neural networks black box DL-Learner explanation Knowledge engineering Machine learning Machine learning algorithms Ontologies semantic web Semantics Training
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!