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Campo DCValorIdioma
dc.creatorAlmeida, Fernanda Hauptmann de-
dc.date.accessioned2022-04-13T17:45:35Z-
dc.date.available2022-04-13T17:45:35Z-
dc.date.issued2021-08-23-
dc.identifier.citationALMEIDA, Fernanda Hauptmann de. Interpretabilidade em inteligência artificial: um estudo de caso sobre testes com vetores de ativação de conceito (TCAV). 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28003-
dc.description.abstractInterpretability in Artificial Intelligence is the research field which aims to develop methods for the comprehension of the internal states of machine learning models, one of these methods is Testing with Concept Activation Vectors (TCAV), presented by Kim et al. (2017). This research investigates the tool TCAV both from its presentation article and through empiric verification of it based on test cases that allowed for this research to verify some fragilities on the results obtained. The goal of this work is to understand how these fragilities limit the relation between class and concept implied by the TCAV method.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinaspt_BR
dc.subjectÉticapt_BR
dc.subjectTecnologia - Filosofiapt_BR
dc.subjectArtificial intelligencept_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectEthicspt_BR
dc.subjectTechnology - Philosophypt_BR
dc.titleInterpretabilidade em inteligência artificial: um estudo de caso sobre testes com vetores de ativação de conceito (TCAV)pt_BR
dc.title.alternativeInterpretability in artificial intelligence: a case study on tests with concept activation vectors (TCAV)pt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoInterpretabilidade em Inteligência Artificial é a área de pesquisa que busca desenvolver métodos para a compreensão dos estados internos de modelos de aprendizagem de máquina, um desses métodos é a testagem com vetores de ativação de conceito (TCAV) apresentada por Kim et al. (2017). Essa pesquisa investiga a ferramenta a partir da análise do discurso sobre a ferramenta e da verificação empírica da mesma a partir de cenários de teste que nos permitiram verificar algumas fragilidades nos resultados obtidos por essa pesquisa. O propósito desse trabalho é buscar entender de que modo essas fragilidades limitam a construção da relação entre classe e conceito no método TCAV.pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.contributor.advisor1Gimenez-Lugo, Gustavo Alberto-
dc.contributor.advisor-co1Calazans, Veronica Ferreira Bahr-
dc.contributor.referee1Giménez-Lugo, Gustavo Alberto-
dc.contributor.referee2Delgado, Myriam Regattieri de Biase da Silva-
dc.contributor.referee3Yamanoe, Mayara Cristina Pereira-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programBacharelado em Sistemas de Informaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAOpt_BR
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