Towards Fast Finding Optimal Short Classifiers

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.

Extraction of properties of anisotropic spin model by deep transfer learning methods

D.D. Sukhoverkhova, L.N. Shchur, , in: Параллельные вычислительные технологии – XIX всероссийская конференция с международным участием, ПаВТ'2025. Короткие статьи и описания плакатов.: Издательский центр ЮУрГУ, 2025. P. 82–89.

Мы применяем методы глубокого машинного обучения с учителем для извлечения свойств анизотропной модели Изинга. Мы рассматриваем два случая анизотропии: ортогональную и диагональную. Из предсказаний нейронной сети мы получили функции вероятности фазы, на основе которых мы измерили две величины: критическую температуру и критический показатель корреляционной длины. Мы оценили значения параметра анизотропии в обоих случаях, при которых ...

Добавлено: 4 декабря 2025 г.

Recovery degree constrained equiconcept/pseudo-equiconcept reduction in symmetric formal contexts

Junyu B., Fei H., Huilin F. и др., International Journal of Approximate Reasoning 2025 Vol. 187 Article 109541

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Machine Learning Domain Adaptation in Spin Models with Continuous Phase Transitions

Чертенков В. И., Щур Л. Н., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2025 Vol. 112 No. 3 Article 034104

Добавлено: 12 августа 2025 г.

Clustering with Stable Pattern Concepts

Дудырев Е. О., Mariia Zueva, Кузнецов С. О. и др., , 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. 47–58.

Добавлено: 30 апреля 2025 г.

FCA4AI 2024: The 12th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?", October 19 2024, Santiago de Compostela, Spain

CEUR Workshop Proceedings, 2024.

Добавлено: 29 апреля 2025 г.

Transfer Machine Learning of an Anisotropic Model

D. D. Sukhoverkhova, L. N. Shchur, Lobachevskii Journal of Mathematics 2025 Vol. 46 No. 1 P. 528–534

Добавлено: 13 января 2025 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.

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.

Triclustering in Big Data Setting

Егурнов Д. А., Точилкин Д. С., Игнатов Д. И., , in: Complex Data Analytics with Formal Concept Analysis.: Springer, 2022. P. 239–258.

Добавлено: 1 ноября 2022 г.

Complex Data Analytics with Formal Concept Analysis

Springer, 2022.

Добавлено: 1 ноября 2022 г.

Organizing Contexts as a Lattice of Decision Trees for Machine Reading Comprehension

Galitsky B., Ильвовский Д. А., Гончарова Е. Ф., , in: Proceedings of the 10th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?"Vol. 3233.: CEUR Workshop Proceedings, 2022. P. 75–87.

Добавлено: 1 ноября 2022 г.

Interpretable Machine Learning in Social Sciences: Use Cases and Limitations

Суворова А. В., , in: Digital Transformation and Global Society. 6th International Conference, DTGS 2021, St. Petersburg, Russia, June 23–25, 2021, Revised Selected Papers.: Springer, 2022. P. 319–331.

Добавлено: 28 сентября 2022 г.