JEYASOTHY Adulam

PhD student (Teaching assistant, Sorbonne Université)
Team : LFI
Arrival date : 10/01/2020
    Sorbonne Université - LIP6
    Boîte courrier 169
    Couloir 26-00, Étage 5, Bureau 516
    4 place Jussieu
    75252 PARIS CEDEX 05
    FRANCE

Tel: +33 1 44 27 87 26, Adulam.Jeyasothy (at) nulllip6.fr
https://lip6.fr/Adulam.Jeyasothy
interprétabilité des modèles en apprentissage automatique

Cette thèse vise à étudier comment de telles connaissances pourraient être utilisées pour renforcer les méthodes actuelles d'interprétabilité, afin de générer des explications plus utiles. Cela suppose la disponibilité de certaines connaissances d'experts, encodées sous une certaine forme : connaissances sur l'importance des attributs utilisés pour classification, sur les limites de l’espace considéré, le manque potentiel de fiabilité de certaines caractéristiques... En particulier, le cas de la connaissance causale (par exemple, encodée sous forme de graphe causal) devra être exploré. La thèse portera sur les méthodes d'interprétabilité post-hoc (par exemple, contrefactuels, modèles de substitution...) pour la classification. En premier lieu, l'interprétabilité locale (c'est-à-dire la génération d'explications pour une seule prédiction) doit être étudiée. Toutefois, il est possible d'étendre l'étude aux méthodes d'interprétabilité globale.