Filtros : "Barr, Brian" Limpar

Filtros



Limitar por data


  • Fonte: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELAGEM DE DADOS, SIMULAÇÃO, VISUALIZAÇÃO

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SILVA, Priscylla et al. Visagreement: visualizing and exploring explanations (dis)agreement. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 31, n. 10 , p. 7862-7875, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3558074. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Silva, P., Guardieiro, V., Barr, B., Silva, C., & Nonato, L. G. (2025). Visagreement: visualizing and exploring explanations (dis)agreement. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 31( 10 ), 7862-7875. doi:10.1109/TVCG.2025.3558074
    • NLM

      Silva P, Guardieiro V, Barr B, Silva C, Nonato LG. Visagreement: visualizing and exploring explanations (dis)agreement [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2025 ; 31( 10 ): 7862-7875.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3558074
    • Vancouver

      Silva P, Guardieiro V, Barr B, Silva C, Nonato LG. Visagreement: visualizing and exploring explanations (dis)agreement [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2025 ; 31( 10 ): 7862-7875.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2025.3558074
  • Fonte: IEEE Intelligent Systems. Unidade: ICMC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, TOMADA DE DECISÃO, BENCHMARKS

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      ORTIGOSSA, Evandro Scudeleti et al. T-Explainer: a model-agnostic explainability framework based on gradients. IEEE Intelligent Systems, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/MIS.2025.3564330. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Ortigossa, E. S., Dias, F. F., Barr, B., Silva, C. T., & Nonato, L. G. (2025). T-Explainer: a model-agnostic explainability framework based on gradients. IEEE Intelligent Systems. doi:10.1109/MIS.2025.3564330
    • NLM

      Ortigossa ES, Dias FF, Barr B, Silva CT, Nonato LG. T-Explainer: a model-agnostic explainability framework based on gradients [Internet]. IEEE Intelligent Systems. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MIS.2025.3564330
    • Vancouver

      Ortigossa ES, Dias FF, Barr B, Silva CT, Nonato LG. T-Explainer: a model-agnostic explainability framework based on gradients [Internet]. IEEE Intelligent Systems. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MIS.2025.3564330
  • Fonte: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC

    Assuntos: MODELAGEM DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESTATÍSTICA, SIMULAÇÃO, TOPOLOGIA

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SOLUNKE, Parikshit et al. MOUNTAINEER: topology-driven visual analytics for comparing local explanations. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 30, n. 12, p. 7763-7775, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2024.3418653. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Solunke, P., Guardieiro, V., Rulff, J., Chan, G. Y. -Y., Barr, B., Nonato, L. G., & Silva, C. (2024). MOUNTAINEER: topology-driven visual analytics for comparing local explanations. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 30( 12), 7763-7775. doi:10.1109/TVCG.2024.3418653
    • NLM

      Solunke P, Guardieiro V, Rulff J, Chan GY-Y, Barr B, Nonato LG, Silva C. MOUNTAINEER: topology-driven visual analytics for comparing local explanations [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2024 ; 30( 12): 7763-7775.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2024.3418653
    • Vancouver

      Solunke P, Guardieiro V, Rulff J, Chan GY-Y, Barr B, Nonato LG, Silva C. MOUNTAINEER: topology-driven visual analytics for comparing local explanations [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2024 ; 30( 12): 7763-7775.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2024.3418653
  • Fonte: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISUALIZAÇÃO, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      XENOPOULOS, Peter et al. Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 29, n. Ja 2023, p. 853-863, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209489. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Xenopoulos, P., Rulff, J., Nonato, L. G., Barr, B., & Silva, C. (2023). Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 29( Ja 2023), 853-863. doi:10.1109/TVCG.2022.3209489
    • NLM

      Xenopoulos P, Rulff J, Nonato LG, Barr B, Silva C. Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( Ja 2023): 853-863.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209489
    • Vancouver

      Xenopoulos P, Rulff J, Nonato LG, Barr B, Silva C. Calibrate: interactive analysis of probabilistic model output [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( Ja 2023): 853-863.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209489
  • Fonte: IEEE Computer Graphics and Applications. Unidade: ICMC

    Assuntos: CLUSTERS, VISUALIZAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      YUAN, Jun et al. SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level. IEEE Computer Graphics and Applications, v. 42, n. 6, p. 24-36, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/MCG.2022.3199727. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Yuan, J., Chan, G. Y. -Y., Barr, B., Overton, K., Rees, K., Nonato, L. G., et al. (2022). SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level. IEEE Computer Graphics and Applications, 42( 6), 24-36. doi:10.1109/MCG.2022.3199727
    • NLM

      Yuan J, Chan GY-Y, Barr B, Overton K, Rees K, Nonato LG, Bertini E, Silva CT. SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level [Internet]. IEEE Computer Graphics and Applications. 2022 ; 42( 6): 24-36.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MCG.2022.3199727
    • Vancouver

      Yuan J, Chan GY-Y, Barr B, Overton K, Rees K, Nonato LG, Bertini E, Silva CT. SUBPLEX: a Visual analytics approach to understand local model explanations at the subpopulation level [Internet]. IEEE Computer Graphics and Applications. 2022 ; 42( 6): 24-36.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/MCG.2022.3199727
  • Fonte: Proceedings of Machine Learning Research - PMLR. Nome do evento: Workshop on Topology, Algebra, and Geometry in Machine Learning. Unidade: ICMC

    Assuntos: TOPOLOGIA, PREDIÇÃO, FRAMEWORKS

    PrivadoAcesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      XENOPOULOS, Peter et al. GALE: globally assessing local explanations. Proceedings of Machine Learning Research - PMLR. Brookline: Microtome Publishing. Disponível em: https://proceedings.mlr.press/v196/xenopoulos22a.html. Acesso em: 27 nov. 2025. , 2022
    • APA

      Xenopoulos, P., Silva, C., Chan, G. Y. -Y., Doraiswamy, H., Nonato, L. G., Barr, B., & Silva, C. (2022). GALE: globally assessing local explanations. Proceedings of Machine Learning Research - PMLR. Brookline: Microtome Publishing. Recuperado de https://proceedings.mlr.press/v196/xenopoulos22a.html
    • NLM

      Xenopoulos P, Silva C, Chan GY-Y, Doraiswamy H, Nonato LG, Barr B, Silva C. GALE: globally assessing local explanations [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research - PMLR. 2022 ; 196 322-331.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v196/xenopoulos22a.html
    • Vancouver

      Xenopoulos P, Silva C, Chan GY-Y, Doraiswamy H, Nonato LG, Barr B, Silva C. GALE: globally assessing local explanations [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research - PMLR. 2022 ; 196 322-331.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v196/xenopoulos22a.html

Biblioteca Digital de Produção Intelectual da Universidade de São Paulo     2012 - 2025