Гібридна система з прозорою інтерпретацєю результатів машинного навчання

Abstract

Розглянуто гібридну систему обчислювального інтелекту, засновану на м’яких обчисленнях: нечіткій логіці, генетичних алгоритмах та нечітких нейронних мережа. Показано, як переваги кожної з використаних технологій дозволяють компенсувати певні недоліки двох інших в задачі прозорої інтерпретації результатів машинного навчання.

A hybrid computer intelligence system based on such methods of soft computational as fuzzy logic, genetic algorithm and fuzzy neural network are considered. It is shown as how the advantages of each of the technologies used can compensate for some of the shortcomings of the other two ones, providing an increase in the transparency of the results of machine learning.