TS-Relax : Interprétation des représentations apprises pour les séries temporelles
Les modèles d’apprentissage de représentations sont de plus en plus utilisés, mais leur opacité peut être problématique dans des domaines tels que la santé ou la justice. Des modèles d’IA explicables et de confiance sont nécessaires. Ce travail présente l’adaptation aux séries temporelles, d’une méthode d’interprétation de représentation initialement conçue pour les images. Nous proposons un protocole quantitatif pour évaluer la pertinence de cette adaptation. Les résultats préliminaires encourageants nous amènent à envisager des perspectives de recherches sur la spécifité de l’interprétabilité des modèles d’apprentissage de représentations sur les séries temporelles.
Aziz Jedidi, Thomas Blanchard, Antoine Bonnefoy, TS-Relax : Interprétation des représentations apprises pour les séries temporelles. In Proc. of The Conférence sur l’Apprentissage Automatique, July 2023.
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