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dc.date.accessioned 2024-04-15T13:28:50Z
dc.date.available 2024-04-15T13:28:50Z
dc.date.issued 2024-03
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164808
dc.description.abstract Las redes neuronales artificiales se destacan en tareas complejas, pero la imposibilidad de comprender y validar el proceso de decisión de un sistema de IA es un claro inconveniente. En el caso de las tareas de clasificación, la extracción de reglas se presenta como una herramienta para mejorar la comprensión de la red y sus resultados. En esta tesina se estudiaron diferentes técnicas de extracción de reglas para explicar las redes neuronales artificiales. Se diseñó y desarrolló un algoritmo de extracción de reglas llamado FORxREN el cual genera reglas fieles y fácilmente interpretables que pueden esclarecer en parte el razonamiento de las redes neuronales. es
dc.language es es
dc.subject Fidelidad es
dc.subject Redes Neuronales Artificiales es
dc.subject Inteligencia Artificial Explicable es
dc.subject XAI es
dc.title Inteligencia Artificial Explicable: Técnicas de extracción de reglas en redes neuronales artificiales es
dc.type Tesis es
sedici.creator.person Jacinto, MIlagros Aylén es
sedici.creator.person Moschettoni, Martín es
sedici.subject.materias Informática es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Informática es
sedici.subtype Tesis de grado es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.contributor.director Pons, Claudia Fabiana es
sedici.contributor.codirector Pérez, Gabriela Alejandra es
thesis.degree.name Licenciado en Informática es
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de La Plata es
sedici.date.exposure 2024-03-20
sedici.acta 26788 es


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