Interpretovanie modelov strojového učenia pomocou Shapleyho hodnôt - Bogár, Michal, 1998-
Interpretovateľnosť modelov umelej inteligencie a strojového učenia sa stáva kľúčovou témou v dôsledku rozšíreného využívania týchto modelov v citlivých oblastiach, ako sú finančníctvo a zdravotníctvo, kedy nie je možné pozerať na modely iba ako na tzv. čierne skrinky. Preto sa zdôrazňuje potreba interpretácie modelov najmä tam, kde môže ich zlyhanie viesť k vážnym negatívnym dopadom. Jednou z účinných techník interpretácie sú Shapleyho hodnoty, ktoré vychádzajú z teórie hier a určujú vplyv jednotlivých premenných na výsledok modelu.