Porovnání metod ML s důrazem na interpretovatelné metody - Šlechta, Jakub (2023)
Tato práce je přehledovou studií interpretabilních metod strojového učení. V rámci práce jsou vybrané metody strojového učení testovány na určeném datasetu. Práce si klade za cíl jednak posouzení interpretovatelnosti vybraných metod a shrnutí jejich výhod a nevýhod z hlediska interpretovatelnosti. Práce je členěna do 7 kapitol, přičemž v rámci kapitoly číslo 5 je zpracována praktická část v podobě vytvoření modelů nad zmíněným datasetem. Součástí práce je taktéž teoretické představení každé z metod a celé domény obecně.