• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Interpretable Concept-Based Classification with Shapley Values
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
30 июня 2026 г.
Аспирантка НИУ ВШЭ получила премию за выдающуюся научную статью
Международное научное общество по коллективному выбору и экономике благосостояния — Society for Social Choice and Welfare (SSCW) — присудило награду для молодых исследователей Ангелине Юдиной, аспирантке и преподавателю департамента математики ФЭН, младшему научному сотруднику Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ. Ученые отметили ее статью, посвященную решениям задачи выбора наилучших альтернатив на основании результатов их попарных сравнений.
30 июня 2026 г.
«Я хотела бы, чтобы мои исследования помогали делать мир спокойнее и лучше»
Какую бы задачу ни решала младший научный сотрудник Лаборатории методов анализа больших данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ Сараа Али, она думает, какую пользу она может принести людям. О своей большой семье, диагностике трехфазных двигателей и мечте построить на родине детский приют она рассказала проекту «Молодые ученые Вышки».
30 июня 2026 г.
Экономисты ВШЭ научились прогнозировать рождаемость по поисковым запросам
Сотрудники факультета экономических наук НИУ ВШЭ показали, что точность прогноза рождаемости в России можно улучшить почти в полтора раза, если добавить в модель динамику поисковых запросов по темам, связанным с беременностью и родами. В наиболее эффективных моделях ошибка прогноза снижается с 4,6 до 3,2%. Результаты исследования опубликованы в журнале Populations and Economics.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Interpretable Concept-Based Classification with Shapley Values

P. 90–102.
Игнатов Д. И., Kwuida L.
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Shapley valueиндекс Шепли-ШубикаДСМ-метод автоматического порождения гипотезJSM methodДСМ-методформальные понятияInterpretable Machine Learningformal conceptsexplainable artificial intelligenceexplainable AIиндекс Шеплиинтерпретируемое машинное обучениеобъяснимый ИИJSM hypothesesJSM
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Разработка математических моделей и методов рекомендательных систем и автоматической обработки текстов (2020)

В книге

Ontologies and Concepts in Mind and Machine. 25th International Conference on Conceptual Structures, ICCS 2020
Springer, 2020.
Похожие публикации
От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194
С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Explainable AI for Industry 5.0: Shedding light on the black box
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Business Informatics 2026 Vol. 20 No. 1 P. 7–28
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Среда Онтологически Контролируемых Вычислительных Экспериментов в Химии и Материаловедении
Глушко А. А., Незнанов А. А., В кн.: Перспективные материалы и технологии (ПМТ-2024) : Сборник докладов Международной научно-технической конференции ИПТИП РТУ МИРЭА, Москва, 12–16 апреля 2024 годаТ. 1.: М.: РТУ МИРЭА, 2024. С. 380–385.
Работа раскрывает основные принципы, проектные решения и инструменты, которые легли в основу программной системы для анализа результатов реальных экспериментов и проведения вычислительных экспериментов в химии и материаловедения. Акцент сделан на формализации знания на нескольких уровнях и повышении эффективности работы экспертов предметной области за счёт обогащения классического представления данных разделяемыми онтологиями. Это, в свою очередь, облегчает ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Использование реактивных сред для вычислительных экспериментов в химии и материаловедении
Глушко А. А., Незнанов А. А., В кн.: Перспективные материалы и технологии (ПМТ-2025) : Сборник докладов Национальной научно-технической конференции с международным участием, Москва, 07–12 апреля 2025 года.: М.: РТУ МИРЭА, 2025. С. 651–657.
Ведение современных исследований сопряжено с использованием различных вычислительных модулей, при этом исследователь часто не обладает широким набором IT-компетенций. Существенно повысить эффективность работы с вычислительными модулями может использование реактивной среды со стандартизированным набором компонентов управления, визуализаторов, инструментов доступа к данным, гарантирующей воспроизводимость, интерактивность и повторное использование получаемых артефактов. В работе раскрываются преимущества использования реактивных интерактивных блокнотов ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Проблема рационализации и чрезмерного полагания на инструменты XAI: анализ объяснений больших языковых моделей
Суворова А. В., В кн.: XXII национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2025)Т. 1.: СПб.: Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН, 2025. С. 310–318.
В работе исследуется проблема чрезмерного полагания (overreliance) пользователей на результаты интерпретации моделей машинного обучения, а также способов ее решения с помощью пояснений, генерируемых большими языковыми моделями (LLM). Результаты эксперимента показали, что большинство моделей, так же как и пользователи-люди в исходном эксперименте, игнорировали аномалии или предлагали правдоподобные, но ложные объяснения, рационализируя выводы. Это указывает на риски ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
When Contranominal Scales Give a Solution to the Zarankiewicz Problem?
Игнатов Д. И., , in: FCA4AI 2024: The 12th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?", October 19 2024, Santiago de Compostela, SpainVol. 3911.: CEUR Workshop Proceedings, 2024. P. 27–38.
Добавлено: 23 января 2026 г.
Syntactic concept lattice models for infinitary action logic
Stepan L. Kuznetsov, , in: Logic, Language, Information, and Computation: 30th International Workshop, WoLLIC 2024, Bern, Switzerland, June 10–13, 2024, ProceedingsVol. 14672: Lecture Notes in Computer Science.: Cham: Springer, 2024. P. 93–107.
Добавлено: 12 июня 2024 г.
A review of Explainable Artificial Intelligence in healthcare
Sadeghi Z., Alizadehsani R., Cifci M. A. и др., Computers and Electrical Engineering 2024 Vol. 118 No. A Article 109370
Добавлено: 8 июня 2024 г.
Explainable Document Classification via Pattern Structures
Sergei O. Kuznetsov, Паракал Э. Д., Lecture Notes in Networks and Systems 2023 Vol. 776 P. 423–434
Добавлено: 5 февраля 2024 г.
Диагностика тяжести симптомов депрессии при помощи объяснимого искусственного интеллекта
Шалилех С., Копцева А. О., Шишковская Т. И. и др., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2023 Т. 514 № 2 С. 242–249
Эта статья представляет исследование, направленное на (i) разработку решения на основе искусственного интеллекта для диагностики депрессии и (ii) изучение психиатрических данных с помощью объяснимого искусственного интеллекта. Авторы собрали и аннотирован новый набор аудиоданных, сформулировали задачу регрессии и изучили производительность восьми ее алгоритмов. Результаты показали, что метод ближайших соседей и случайный лес образуют группу с наиболее приемлемыми ...
Добавлено: 2 февраля 2024 г.
Investor sentiment and the NFT hype index: to buy or not to buy?
Бакланова В. С., Куркин А. В., Теплова Т. В., China Finance Review International 2024 Vol. 14 No. 3 P. 522–548
Добавлено: 10 декабря 2023 г.
Estimating the Transfer Learning Ability of a Deep Neural Networks by Means of Representations
Magai German, Soroka A., , in: Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research VIIVol. 1120.: Studies in Computational Intelligence, 2023.
Добавлено: 29 октября 2023 г.
Revealing stock liquidity determinants by means of explainable AI: The role of ESG before and during the COVID-19 pandemic
Tamara Teplova, Tatiana Sokolova, David Kissa, Resources Policy 2023 Vol. 86 No. B Article 104253
Добавлено: 23 октября 2023 г.
Constructing decision quivers
Дудырев Е. О., Кузнецов С. О., Napoli A., , in: FCA4AI 2023 What can FCA do for Artificial Intelligence 2023 Proceedings of the 11th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" co-located with the 32nd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2023) Macao, S.A.R. China; August 20, 2023Vol. 3489.: CEUR-WS.org, 2023. P. 69–80.
Добавлено: 4 октября 2023 г.
Description Quivers for Compact Representation of Concept Lattices and Ensembles of Decision Trees
Дудырев Е. О., Кузнецов С. О., Napoli A., , in: 17th International Conference, ICFCA 2023, Kassel, Germany, July 17–21, 2023, Proceedings. Formal Concept Analysis, (LNCS, volume 13934).: Switzerland: Springer, 2023. P. 127–142.
Добавлено: 4 октября 2023 г.
Intrinsically Interpretable Document Classification via Concept Lattices
Паракал Э. Д., Кузнецов С. О., , in: Proceedings of the 10th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?"Vol. 3233.: CEUR Workshop Proceedings, 2022. Ch. 2 P. 9–22.
Добавлено: 17 мая 2023 г.
A Visual Analytics System for Improving Attention-based Traffic Forecasting Models
Джин С., Lee H., Park C. и др., IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 2023 Vol. 29 No. 1 P. 1102–1112
Добавлено: 17 мая 2023 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору