Selitettävän tekoälyn käyttö lentoliikenteen luokittelussa koneoppimismenetelmillä

Abstract

Tässä pro gradu-tutkielmassa luokitellaan ilma-aluksia niiden lentoratojen perusteella, jotka muodostetaan käyttäen joukkoistettua havaintodataa. Alukset jäsennellään kategorioihin niiden ensisijaisen käyttötarkoituksen mukaan. Luokitteluun käytetään kolmea eri koneoppimismallia, joiden suorituskykyjä vertaillaan. Lisäksi mallien toimintaa ja ennustuksia tulkitaan selitettävän tekoälyn metodein, käyttäen sekä mallien sisäisiä lukemia että Shapley-arvoja.

In this Master’s thesis aircraft are classified based on their trajectories, which are formed using crowdsourced observational data. The aircraft are organized according to their primary intented use. Classification is carried out by using three different machine learning algorithms, which are compared based on their performance. In addition, the algorithms’ operations and predictions are interpreted with methods of explainable artificial intelligence, by using both the algorithms’ inner values and Shapley values.