Перейти к содержанию

Интерпретируемое машинное обучение (2022): различия между версиями

Материал из SecSem Wiki
Нет описания правки
Строка 10: Строка 10:


== Занятия ==
== Занятия ==
 
* '''14.02''' - ML задачи в кибербезопасности [https://www.dropbox.com/s/ff6uqqijyvmh8dz/1_MLinCybersecurity.pdf?dl=0 слайды]
* '''21.02''' - Введение в интерпретируемое машинное обучение [https://www.dropbox.com/s/ye2qk2xq5vp75xd/2_XAIIntro.pdf?dl=0 слайды] [https://www.dropbox.com/s/2g77fvvljwh6izs/2_XAIIntro_1.mp4?dl=0 видео 1][https://www.dropbox.com/s/9fotma9b4iaf9pw/2_XAIIntro_2.mp4?dl=0 видео 2]
* '''18.03''' - LIME [https://www.dropbox.com/s/yglbepfkl53q43c/3_Lime.pdf?dl=0 слайды] [https://www.dropbox.com/s/gvugffzv52ng1j0/3_Lime.mp4?dl=0 видео]
* '''24.03''' - SHAP [https://www.dropbox.com/s/b6rvh6rzig65ieg/4_SHAP.pdf?dl=0 слайды] [https://www.dropbox.com/s/pa6pwg8wvxh14qy/4_SHAP.mp4?dl=0 видео]
* '''31.03''' - PDP, ICE, ALE
* ''' 7.04''' -


== Задания ==
== Задания ==


== Полезная литература ==
== Полезная литература ==

Версия от 13:23, 8 апреля 2022

Курс Интерпретируемое машинное обучение читается в весеннем семестре первого года обучения магистерской программы "Искусственный интеллект в кибербезопасности".

Курс рекомендуется студентам, интересующимся методами интерпретации для моделей машинного обучения

Оценка за курс будет определяться по результатам выполнения домашних заданий заданий. Выполнение всех домашних заданий позволяют получить "зачет" автоматически.

Занятия

Задания

Полезная литература