[7 मई 2020 को प्रस्तुत]

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सार: मानव जीवन को प्रभावित करने वाले क्षेत्रों की बढ़ती संख्या, मशीन का उपयोग कर रहे हैं
लर्निंग (एमएल) उपकरण। इसलिए उनके कार्य तंत्र को समझने की आवश्यकता है
और निर्णय लेने में उनकी निष्पक्षता का मूल्यांकन, सर्वोपरि हो रहा है,
व्याख्या करने योग्य AI (XAI) के युग की शुरुआत। इस योगदान में हमने परिचय दिया
कुछ आंतरिक रूप से व्याख्या करने योग्य मॉडल जो निपटने में भी सक्षम हैं
अनुपलब्ध मान, डेटासेट से और के बारे में ज्ञान निकालने के अलावा
समस्या। ये मॉडल क्लासिफायरिफायर के दृश्य के लिए भी सक्षम हैं
और निर्णय सीमाएँ: वे लर्निंग वेक्टर के कोण आधारित संस्करण हैं
परिमाणीकरण। हम एक सिंथेटिक डाटासेट और एक पर एल्गोरिदम का प्रदर्शन किया है
वास्तविक-विश्व एक (हृदय रोग विकी रोग से पीड़ित व्यक्ति)। नया
विकसित क्लासिफायर ने यूसीआई की जटिलताओं की जांच करने में मदद की
एक बहुस्तरीय समस्या के रूप में डेटासेट। विकसित क्लासीफायर का प्रदर्शन
इस डेटासेट के लिए साहित्य में उन लोगों के साथ तुलनीय थे, जिनके साथ
व्याख्यात्मकता का अतिरिक्त मूल्य, जब डेटासेट को एक द्विआधारी के रूप में माना जाता था
वर्ग की समस्या।