| dc.contributor.author | Коваленко, В. П. | uk |
| dc.contributor.author | Ковалюк, О. О. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-08-13T09:44:07Z | |
| dc.date.available | 2025-08-13T09:44:07Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48057 | |
| dc.description.abstract | В роботі розглянуто проблему інтеграції пояснюваного штучного інтелекту (XAI) до систем управління ІТінфраструктурою підприємства в умовах цифрової трансформації. Представлено концептуальну модель включення XAI у цифрові бізнес-процеси, яка дозволяє зберігати баланс між автономністю ШІ та контролем з боку оператора. Окрему увагу приділено прикладам застосування сучасних XAI-підходів (LIME, SHAP, контрфактичні пояснення), а також перспективам подальших досліджень щодо адаптації пояснюваного ШІ до периферійних та розподілених систем. | uk |
| dc.description.abstract | The paper considers the problem of integrating explainable artificial intelligence (XAI) into enterprise IT infrastructure management systems in the context of digital transformation. A conceptual model for incorporating XAI into digital business processes is presented, which allows maintaining a balance between AI autonomy and operator control. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», 15-16 червня 2025 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25628 | |
| dc.subject | пояснюваний штучний інтелект | uk |
| dc.subject | AIOps | uk |
| dc.subject | ІТ-інфраструктура | uk |
| dc.subject | автоматизація управління | uk |
| dc.subject | прозорість ШІAbstractThe paper considers the problem of integrating explainable artificial intelligence (XAI) into enterprise IT infrastructuremanagement systems in the context of digital transformation A conceptual model for incorporating XAI into digital | uk |
| dc.subject | explainable artificial intelligence | uk |
| dc.subject | AIOps | uk |
| dc.subject | IT infrastructure | uk |
| dc.subject | automation | uk |
| dc.subject | AI transparencyВступЦифрова трансформація бізнесу зумовила стрімке ускладнення ІТ-інфраструктур | uk |
| dc.subject | що включаютьхмарні | uk |
| dc.subject | мікросервісні та розподілені системи Традиційні методи управління вже не відповідають | uk |
| dc.title | Управління іт-інфраструктурою засобами пояснюваного штучного інтелекту | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.8 | |
| dc.relation.references | Naayini P., Kamatala S. Enabling Intelligent Infrastructure: AI-Driven Automation and Resilience in Cloud-Native Systems // International Advanced Research Journal in Science, Engineering and Technology. 2022. . 9, . 11. . 152158. : https://iarjset.com/wpcontent/uploads/2022/12/IARJSET.2022.91122.pdf. | |
| dc.relation.references | Oprea S.-V. Is Artificial Intelligence a Game-Changer in Steering E-Business into the Future? Uncovering Latent Topics with Probabilistic Generative Models [ ] / SimonaVasilica Oprea, Adela Bra // Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research. 2025. . 20, 1. . 16. : https://doi.org/10.3390/jtaer20010016. | |
| dc.relation.references | Linardatos P. Explainable AI: A Review of Machine Learning Interpretability Methods [ ] / Pantelis Linardatos, Vasilis Papastefanopoulos, Sotiris Kotsiantis // Entropy. 2020. . 23, 1. . 18. : https://doi.org/10.3390/e23010018. | |
| dc.relation.references | Guidotti R. Counterfactual explanations and how to find them: literature review and benchmarking [ ] / Riccardo Guidotti // Data Mining and Knowledge Discovery. 2022. : https://doi.org/10.1007/s10618-022-00831-6. | |
| dc.relation.references | Model-agnostic explainable artificial intelligence methods in finance: a systematic review, recent developments, limitations, challenges and future directions [ ] / Farhina Sardar Khan [ .] // Artificial Intelligence Review. 2025. . 58, 8. : https://doi.org/10.1007/s10462-025-11215-9. | |