Genetické programování pro interpretovatelné strojové učení

Genetické programování je považováno za jednu z metod v oblasti strojového učení, která umožňuje automatizovaně vytvářet interpretovatelné a  vysvětlitelné modely. Oproti hlubokým neuronovým sítím je nevýhodou horší škálovatelnost. Cílem projektu je navrhnout a implementovat systém genetického programování, který bude produkovat interpretovatelné modely a současně zlepší škálovatelnost stávajících přístupů. Předpokládá se studium relevantních metod strojového učení a jejich začlenění do genetického programování. Na úlohách zejména z oblasti symbolické regrese, návrhu obvodů a aproximativního počítání bude experimentálně vyhodnocována účinnost navržených řešení.