Um estudo sobre a aplicação da integral de choquet no contexto de inteligência artificial explicável

• Processo: 20/16119-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2021
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2022
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional
• Pesquisador responsável: Leonardo Tomazeli Duarte
• Beneficiário: Vinícius Davi Rezende
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Aplicadas (FCA). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Limeira , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial Aprendizado computacional Experimentação Regressão Tomada de decisão Integral de Choquet
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | integral de Choquet | Inteligência artificial ética | Modelos interpretáveis | Regressão | Aprendizado de máquina

Resumo

Uma questão central no estudo de métodos de aprendizado de máquina diz respeito à busca por mecanismos de interpretabilidade dos modelos obtidos após fase de treinamento. De fato, além de fornecer ao tomador de decisão elementos sobre como o modelo está utilizando a informação disponível numa dada tarefa, a interpretabilidade é requisito fundamental para o avanço na busca de métodos mais transparentes. Diante da relevância desse assunto, que se insere no âmbito mais geral da Inteligência Artificial Explicável (XAI), o presente trabalho propõe um estudo sobre a aplicação de um modelo conhecido como integral de Choquet no âmbito da XAI. Buscaremos verificar, por meio de experimentos numéricos, se o modelo estudado é capaz de atingir bons níveis de desempenho e de interpretabilidade, e se os resultados obtidos são comparáveis a abordagens mais clássicas que vêm sendo adotadas como soluções interpretáveis em problemas como regressão e classificação.