Machine learning post-hoc interpretability: a systematic mapping study (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: DIGIAMPIETRI, LUCIANO ANTONIO - EACH ; VIEIRA, CARLA PIAZZON RAMOS - EACH
- Unidade: EACH
- DOI: 10.1145/3535511.3535512
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; TOMADA DE DECISÃO
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: ACM
- Publisher place: New York, NY
- Date published: 2022
- Source:
- Título do periódico: SBSI: XVIII Brazilian Symposium on Information Systems
- Volume/Número/Paginação/Ano: art. 1 (p. 1-8)
- Conference titles: Brazilian Symposium on Information Systems
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
VIEIRA, Carla Piazzon Ramos e DIGIAMPIETRI, Luciano Antonio. Machine learning post-hoc interpretability: a systematic mapping study. 2022, Anais.. New York, NY: ACM, 2022. p. art. 1 ( 1-8). Disponível em: https://doi.org/10.1145/3535511.3535512. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Vieira, C. P. R., & Digiampietri, L. A. (2022). Machine learning post-hoc interpretability: a systematic mapping study. In SBSI: XVIII Brazilian Symposium on Information Systems (p. art. 1 ( 1-8). New York, NY: ACM. doi:10.1145/3535511.3535512 -
NLM
Vieira CPR, Digiampietri LA. Machine learning post-hoc interpretability: a systematic mapping study [Internet]. SBSI: XVIII Brazilian Symposium on Information Systems. 2022 ;art. 1 ( 1-8).[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3535511.3535512 -
Vancouver
Vieira CPR, Digiampietri LA. Machine learning post-hoc interpretability: a systematic mapping study [Internet]. SBSI: XVIII Brazilian Symposium on Information Systems. 2022 ;art. 1 ( 1-8).[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3535511.3535512 - A study about Explainable Articial Intelligence: using decision tree to explain SVM
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Informações sobre o DOI: 10.1145/3535511.3535512 (Fonte: oaDOI API)
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