title: Explainable solution in high dimentional AI system
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Михеев Викентий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Miheev Vikentij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Цзоу Цзиньин
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Czou Czinin
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Петросян Ованес Леонович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Petrosan Ovanes Leonovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:02:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:02:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 066015
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/41972
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Развитие технологий машинного обучения внесло большой вклад в быстрое развитие ИИ.
  Для машинного обучения, особенно для глубокого обучения, объяснимый ИИ — большой вызов. Глубокие нейронные сети — это <<черный ящик>> для всех нас. Алгоритмы ИИ обычно не могут объяснить логику принятия решения. Такие непрозрачные решения недостаточно убедительны, особенно в сферах военной, медицинской и финансовой безопасности, где ставки высоки. Данная диссертация посвящена изучению объяснимых решений в системах искусственного интеллекта большой размерности. Анализируя системы обнаружения аномалий, мы успешно строим объяснимые модели с высокой способностью к обобщению. Мы также изучаем различные методы с разных точек зрения, такие как сэмплирование, кластеризация, иерархические и графические методы, чтобы повысить эффективность объяснимого решения и добиться создания более эффективной объяснимой системы ИИ для многомерных задач.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Development of Machine learning technology has made great contributions toward the rapid development of AI. 
  For machine learning, especially deep learning, explainable AI is a big challenge. Deep neural networks are a black box for us all. AI algorithms usually cannot explain the logic of each decision when providing a solution. Such opaque decisions are not adequately persuasive, especially in the fields of military, medical and financial security where stakes are high. The thesis is devoted to studying explainable solutions in high-dimensional AI systems. By analyzing anomaly detection systems, we successfully construct explainable models with strong generalization abilities. We also explore various methods from different perspectives, such as sampling, clustering, hierarchical and graph-based methods, to improve the efficiency of explainable solutions and aimed to achieve build more efficient explainable AI systems for high-dimensional problems.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Объяснимый искусственный интеллект
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Обнаружение аномалий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Проблема высокой размерности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Значение Шепли
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обнаружению аномалий журналов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Обнаружение рака
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: DeepLog
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Дерево решений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Изолирующий лес
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Двухуровневый подход
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Кластеризация с ограничением по размеру
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Алгоритм сэмплирования
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Сэмплирования на основе графов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: интерпретируемый алгоритм
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Explainable AI
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Anomaly Detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: High-dimension Problem
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Shapley Value
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Log anomaly detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Cancer detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: DeepLog
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Decision tree
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Isolation forest
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Bi-level approach
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Size-constrained clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Sampling approach
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Graph Based Sampling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: interpretable algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Explainable solution in high dimentional AI system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Объяснимый искусственный интеллект для систем большой размерности
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Explainable_solution_in_high_dimentional_AI_system.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41972/2/Explainable_solution_in_high_dimentional_AI_system.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,25 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv____Co.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41972/3/reviewSV_Otzyv____Co.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 423,28 kB