Archivio Istituzionale della RicercaWe apply an explainable artificial intelligence framework to interpret quality of transmission predictions produced by a machine learning model. The framework identifies the combinations of features’ values relevant to drive the prediction process
Quantifying Features’ Contribution for ML-based Quality-of-Transmission Estimation using Explainable AI / Ayoub, Omran; Andreoletti, Davide; Troia, Sebastian; Giordano, Silvia; Bianco, Andrea; Rottondi, Cristina. - ELETTRONICO. - (2022), pp. 1-4. (Intervento presentato al convegno European Conference on Optical Communication (ECOC) 2022 tenutosi a Basel, Switzerland nel 18–22 September 2022).
Quantifying Features’ Contribution for ML-based Quality-of-Transmission Estimation using Explainable AI
Andrea Bianco;Cristina Rottondi
2022
Abstract
We apply an explainable artificial intelligence framework to interpret quality of transmission predictions produced by a machine learning model. The framework identifies the combinations of features’ values relevant to drive the prediction process
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https://hdl.handle.net/11583/2974079