Interpretabilidade de modelos de aprendizado de máquina por meio de uma rede de autoencoders - Cerqueira, Hélisson Oliveira Magalhães; Matos, Leonardo Nogueira (Anais da Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe (ERBASE), 2021)
Nos últimos anos com o aumento na capacidade dos computadores para processar cálculos vetoriais, com o aparecimento de novos algoritmos para aprendizagem de máquina, modelos de aprendizado profundo tornaram-se mais comuns. Estes modelos que são usados nas mais diferentes áreas de negócios podem ser considerados como uma caixa preta, impossível de serem depurados ou auditados. Neste trabalho vamos introduzir uma arquitetura baseada em árvore que, por ser hierárquica, possibilita ser mais transparente e interpretável. O trabalho apresentado está em fase inicial e os resultados obtidos até então são ainda preliminares.