Série de séminaires AI 2020 : Cynthia Rudin, les modèles plus simples existent

Le AI Seminar est une réunion hebdomadaire à l'Université de l'Alberta où les chercheurs intéressés par l'intelligence artificielle (AI) peuvent partager leurs recherches. Les présentateurs comprennent à la fois des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et des visiteurs d'autres institutions. Les sujets peuvent être liés de quelque manière que ce soit à l'intelligence artificielle, qu'il s'agisse de travaux théoriques fondamentaux ou d'applications novatrices de techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes.

Le 4 décembre 2020, Cynthia Rudin, professeur à l'université Duke, a présenté "Simpler Models Exist and How Can We Find Them ?".

Les espaces d'hypothèses complexes ne sont pas toujours nécessaires ou utiles dans de nombreux domaines. En particulier, les modèles et leurs prédictions sont souvent rendus plus faciles à comprendre par l'ajout de contraintes d'interprétabilité, qui réduisent l'espace d'hypothèses - c'est-à-dire qu'elles rendent le modèle plus simple. Cependant, l'ajout de contraintes supplémentaires peut rendre l'optimisation (exponentiellement) plus difficile. Dans cet exposé, Cynthia pose la question suivante : Pouvons-nous montrer qu'un modèle d'apprentissage automatique simple mais précis pourrait exister pour notre problème, avant de le trouver ?

Regardez la présentation complète ci-dessous :

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