Добірка наукової літератури з теми "Model-agnostic Explainability"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Model-agnostic Explainability".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Model-agnostic Explainability"
Diprose, William K., Nicholas Buist, Ning Hua, Quentin Thurier, George Shand, and Reece Robinson. "Physician understanding, explainability, and trust in a hypothetical machine learning risk calculator." Journal of the American Medical Informatics Association 27, no. 4 (February 27, 2020): 592–600. http://dx.doi.org/10.1093/jamia/ocz229.
Повний текст джерелаZafar, Muhammad Rehman, and Naimul Khan. "Deterministic Local Interpretable Model-Agnostic Explanations for Stable Explainability." Machine Learning and Knowledge Extraction 3, no. 3 (June 30, 2021): 525–41. http://dx.doi.org/10.3390/make3030027.
Повний текст джерелаTOPCU, Deniz. "How to explain a machine learning model: HbA1c classification example." Journal of Medicine and Palliative Care 4, no. 2 (March 27, 2023): 117–25. http://dx.doi.org/10.47582/jompac.1259507.
Повний текст джерелаUllah, Ihsan, Andre Rios, Vaibhav Gala, and Susan Mckeever. "Explaining Deep Learning Models for Tabular Data Using Layer-Wise Relevance Propagation." Applied Sciences 12, no. 1 (December 23, 2021): 136. http://dx.doi.org/10.3390/app12010136.
Повний текст джерелаSrinivasu, Parvathaneni Naga, N. Sandhya, Rutvij H. Jhaveri, and Roshani Raut. "From Blackbox to Explainable AI in Healthcare: Existing Tools and Case Studies." Mobile Information Systems 2022 (June 13, 2022): 1–20. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8167821.
Повний текст джерелаLv, Ge, Chen Jason Zhang, and Lei Chen. "HENCE-X: Toward Heterogeneity-Agnostic Multi-Level Explainability for Deep Graph Networks." Proceedings of the VLDB Endowment 16, no. 11 (July 2023): 2990–3003. http://dx.doi.org/10.14778/3611479.3611503.
Повний текст джерелаFauvel, Kevin, Tao Lin, Véronique Masson, Élisa Fromont, and Alexandre Termier. "XCM: An Explainable Convolutional Neural Network for Multivariate Time Series Classification." Mathematics 9, no. 23 (December 5, 2021): 3137. http://dx.doi.org/10.3390/math9233137.
Повний текст джерелаHassan, Fayaz, Jianguo Yu, Zafi Sherhan Syed, Nadeem Ahmed, Mana Saleh Al Reshan, and Asadullah Shaikh. "Achieving model explainability for intrusion detection in VANETs with LIME." PeerJ Computer Science 9 (June 22, 2023): e1440. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1440.
Повний текст джерелаVieira, Carla Piazzon Ramos, and Luciano Antonio Digiampietri. "A study about Explainable Articial Intelligence: using decision tree to explain SVM." Revista Brasileira de Computação Aplicada 12, no. 1 (January 8, 2020): 113–21. http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v12i1.10247.
Повний текст джерелаNguyen, Hung Viet, and Haewon Byeon. "Prediction of Out-of-Hospital Cardiac Arrest Survival Outcomes Using a Hybrid Agnostic Explanation TabNet Model." Mathematics 11, no. 9 (April 25, 2023): 2030. http://dx.doi.org/10.3390/math11092030.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Model-agnostic Explainability"
Stanzione, Vincenzo Maria. "Developing a new approach for machine learning explainability combining local and global model-agnostic approaches." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2022. http://amslaurea.unibo.it/25480/.
Повний текст джерелаBhattacharya, Debarpan. "A Learnable Distillation Approach For Model-agnostic Explainability With Multimodal Applications." Thesis, 2023. https://etd.iisc.ac.in/handle/2005/6108.
Повний текст джерелаЧастини книг з теми "Model-agnostic Explainability"
Stevens, Alexander, Johannes De Smedt, and Jari Peeperkorn. "Quantifying Explainability in Outcome-Oriented Predictive Process Monitoring." In Lecture Notes in Business Information Processing, 194–206. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-98581-3_15.
Повний текст джерелаBaniecki, Hubert, Wojciech Kretowicz, and Przemyslaw Biecek. "Fooling Partial Dependence via Data Poisoning." In Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, 121–36. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-26409-2_8.
Повний текст джерелаSovrano, Francesco, Salvatore Sapienza, Monica Palmirani, and Fabio Vitali. "A Survey on Methods and Metrics for the Assessment of Explainability Under the Proposed AI Act." In Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press, 2021. http://dx.doi.org/10.3233/faia210342.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "Model-agnostic Explainability"
Prentzas, Nicoletta, Marios Pitsiali, Efthyvoulos Kyriacou, Andrew Nicolaides, Antonis Kakas, and Constantinos S. Pattichis. "Model Agnostic Explainability Techniques in Ultrasound Image Analysis." In 2021 IEEE 21st International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/bibe52308.2021.9635199.
Повний текст джерелаHamilton, Nicholas, Adam Webb, Matt Wilder, Ben Hendrickson, Matt Blanck, Erin Nelson, Wiley Roemer, and Timothy C. Havens. "Enhancing Visualization and Explainability of Computer Vision Models with Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME)." In 2022 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/ssci51031.2022.10022096.
Повний текст джерелаProtopapadakis, Giorgois, Asteris Apostolidis, and Anestis I. Kalfas. "Explainable and Interpretable AI-Assisted Remaining Useful Life Estimation for Aeroengines." In ASME Turbo Expo 2022: Turbomachinery Technical Conference and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2022. http://dx.doi.org/10.1115/gt2022-80777.
Повний текст джерелаStang, Marco, Marc Schindewolf, and Eric Sax. "Unraveling Scenario-Based Behavior of a Self-Learning Function with User Interaction." In 10th International Conference on Human Interaction and Emerging Technologies (IHIET 2023). AHFE International, 2023. http://dx.doi.org/10.54941/ahfe1004028.
Повний текст джерелаHaid, Charlotte, Alicia Lang, and Johannes Fottner. "Explaining algorithmic decisions: design guidelines for explanations in User Interfaces." In 14th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics (AHFE 2023). AHFE International, 2023. http://dx.doi.org/10.54941/ahfe1003764.
Повний текст джерела