Software pro vysvětlitelné strojové učení vyvíjený KIZI – pozvánka na prezentaci 23.10.2024

23.10.2024 od 18:00 se na platformě MS Teams uskuteční série krátkých prezentací o software pro vysvětlitelné strojové učení vyvíjeném na KIZI. Prezentace jsou určeny jak pro studenty předmětu Programování pro data science v Pythonu (4iz566), tak i pro zájemce o tyto technologie z praxe.

• EasyMiner: webové rozhraní pro dolování asociačních pravidel (Stanislav Vojíř)
  • Web: https://easyminer.eu
  • Paper: EasyMiner.eu: Web framework for interpretable machine learning based on rules and frequent itemsets
• RDFRules: Systém pro dolování pravidel z relačních a grafových dat (Václav Zeman)
  • GitHub: https://github.com/propi/rdfrules
  • Paper: RDFRules: Making RDF Rule Mining Easier and Even More Efficient
• Cleverminer.org: Systém pro dolování GUHA asociačních pravidel v Pythonu (Petr Máša)
  • Repo: https://pypi.org/project/cleverminer
• Python balíček ActionRules – doporučování nejlepší další akce pomocí Pythonu a GPU optimalizace (Lukáš Sýkora)
  • PyPI: https://pypi.org/project/action-rules/
• LLMs: Využití velkých jazykových modelů a post-optimalizace numerických informací v pravidlových modelech (Tomáš Kliegr)
  • Paper a Balíček pro postprocessing pravidel: https://cran.r-project.org/web/packages/qCBA/index.html
  • Preprint 1: Traceable LLM-based validation of statements in knowledge graphs
  • Preprint 2: LLM-based feature generation from text for interpretable machine learning
  • Preprint 3: Meaningless is better: hashing bias-inducing words in LLM prompts improves performance in logical reasoning and statistical learning

Prezentace proběhnou v češtině. Návazně bude prostor pro diskusi.