Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: TOLEDO, CLÁUDIO FABIANO MOTTA - ICMC ; CAIRES, DANIEL DE OLIVEIRA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.17648/wmecai-2022-154059
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; PREDIÇÃO
- Language: Português
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Anais
- Conference titles: Workshop de Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria - WMECAI
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
-
ABNT
CAIRES, Daniel de Oliveira e TOLEDO, Claudio Fabiano Motta. Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito. 2022, Anais.. Campinas: Galoá, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154059. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Caires, D. de O., & Toledo, C. F. M. (2022). Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito. In Anais. Campinas: Galoá. doi:10.17648/wmecai-2022-154059 -
NLM
Caires D de O, Toledo CFM. Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154059 -
Vancouver
Caires D de O, Toledo CFM. Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154059 - Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito e detecção de fraude
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Informações sobre o DOI: 10.17648/wmecai-2022-154059 (Fonte: oaDOI API)
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