Menu

Filtros : "Interpretability" Removido: "Lecture Notes in Computer Science" Limpar

Filtros

Refine with date range

  • 1

1 - 13 (13 records)

  • Artigo de periodico

    One-class graph autoencoder: a new end-to-end, low-dimensional, and interpretable approach for node classfication (2025)

    Gôlo, Marcos Paulo Silva ; Medeiros Júnior, José Gilberto Barbosa de ; Silva, Diego Furtado ; Marcacini, Ricardo Marcondes

    Source: Information Sciences. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TEORIA DOS GRAFOS

    Disponível em 2027-09-01Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      GÔLO, Marcos Paulo Silva et al. One-class graph autoencoder: a new end-to-end, low-dimensional, and interpretable approach for node classfication. Information Sciences, v. 708, p. 1-17, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2025.122060. Acesso em: 29 jan. 2026.

    • APA

      Gôlo, M. P. S., Medeiros Júnior, J. G. B. de, Silva, D. F., & Marcacini, R. M. (2025). One-class graph autoencoder: a new end-to-end, low-dimensional, and interpretable approach for node classfication. Information Sciences, 708, 1-17. doi:10.1016/j.ins.2025.122060

    • NLM

      Gôlo MPS, Medeiros Júnior JGB de, Silva DF, Marcacini RM. One-class graph autoencoder: a new end-to-end, low-dimensional, and interpretable approach for node classfication [Internet]. Information Sciences. 2025 ; 708 1-17.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2025.122060

    • Vancouver

      Gôlo MPS, Medeiros Júnior JGB de, Silva DF, Marcacini RM. One-class graph autoencoder: a new end-to-end, low-dimensional, and interpretable approach for node classfication [Internet]. Information Sciences. 2025 ; 708 1-17.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2025.122060

  • Tese (Doutorado)

    T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes (2024)

    Ortigossa, Evandro Scudeleti ; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SÉRIES DE TAYLOR

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ORTIGOSSA, Evandro Scudeleti. T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/. Acesso em: 29 jan. 2026.

    • APA

      Ortigossa, E. S. (2024). T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/

    • NLM

      Ortigossa ES. T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/

    • Vancouver

      Ortigossa ES. T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/

  • Artigo de periodico

    Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications (2024)

    Ortigossa, Evandro Scudeleti ; Gonçalves, Thales ; Nonato, Luis Gustavo

    Source: IEEE Access. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REPRESENTAÇÃO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ORTIGOSSA, Evandro Scudeleti e GONÇALVES, Thales e NONATO, Luis Gustavo. Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications. IEEE Access, v. 12, p. 80799-80846, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3409843. Acesso em: 29 jan. 2026.

    • APA

      Ortigossa, E. S., Gonçalves, T., & Nonato, L. G. (2024). Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications. IEEE Access, 12, 80799-80846. doi:10.1109/ACCESS.2024.3409843

    • NLM

      Ortigossa ES, Gonçalves T, Nonato LG. Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications [Internet]. IEEE Access. 2024 ; 12 80799-80846.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3409843

    • Vancouver

      Ortigossa ES, Gonçalves T, Nonato LG. Explainable artificial intelligence (XAI): from theory to methods and applications [Internet]. IEEE Access. 2024 ; 12 80799-80846.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3409843

  • Artigo de periodico

    Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm (2024)

    Raimundo, Marcos M ; Nonato, Luis Gustavo ; Poco, Jorge

    Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RAIMUNDO, Marcos M e NONATO, Luis Gustavo e POCO, Jorge. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 38, p. 2942-2974, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4. Acesso em: 29 jan. 2026.

    • APA

      Raimundo, M. M., Nonato, L. G., & Poco, J. (2024). Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery, 38, 2942-2974. doi:10.1007/s10618-022-00906-4

    • NLM

      Raimundo MM, Nonato LG, Poco J. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2024 ; 38 2942-2974.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4

    • Vancouver

      Raimundo MM, Nonato LG, Poco J. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2024 ; 38 2942-2974.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4

  • Trabalho de evento

    ProtoAL: interpretable deep active learning with prototypes for medical imaging (2024)

    Santos, Iury Batista de Andrade ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de

    Source: Proceedings. Conference titles: European Conference on Artificial Intelligence - ECAI. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SANTOS, Iury Batista de Andrade e CARVALHO, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de. ProtoAL: interpretable deep active learning with prototypes for medical imaging. 2024, Anais.. Aachen: CEUR-WS, 2024. Disponível em: https://ceur-ws.org/Vol-3831/paper2.pdf. Acesso em: 29 jan. 2026.

    • APA

      Santos, I. B. de A., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2024). ProtoAL: interpretable deep active learning with prototypes for medical imaging. In Proceedings. Aachen: CEUR-WS. Recuperado de https://ceur-ws.org/Vol-3831/paper2.pdf

    • NLM

      Santos IB de A, Carvalho ACP de LF de. ProtoAL: interpretable deep active learning with prototypes for medical imaging [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://ceur-ws.org/Vol-3831/paper2.pdf

    • Vancouver

      Santos IB de A, Carvalho ACP de LF de. ProtoAL: interpretable deep active learning with prototypes for medical imaging [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://ceur-ws.org/Vol-3831/paper2.pdf

  • Dissertação (Mestrado)

    Uso de agrupamento para alcançar explicabilidade global de modelos de aprendizado de máquina (2023)

    Vieira, Carla Piazzon Ramos ; Digiampietri, Luciano Antonio (Orientador)

    Unidade: EACH

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, TOMADA DE DECISÃO

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      VIEIRA, Carla Piazzon Ramos. Uso de agrupamento para alcançar explicabilidade global de modelos de aprendizado de máquina. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-22052023-205242/. Acesso em: 29 jan. 2026.

    • APA

      Vieira, C. P. R. (2023). Uso de agrupamento para alcançar explicabilidade global de modelos de aprendizado de máquina (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-22052023-205242/

    • NLM

      Vieira CPR. Uso de agrupamento para alcançar explicabilidade global de modelos de aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-22052023-205242/

    • Vancouver

      Vieira CPR. Uso de agrupamento para alcançar explicabilidade global de modelos de aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-22052023-205242/

  • Artigo de periodico

    Neural architecture search with interpretable meta-features and fast predictors (2023)

    Pereira, Gean Trindade ; Santos, Iury Batista de Andrade ; Garcia, Luís Paulo Faina ; Urruty, Thierry ; Visani, Muriel ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de

    Source: Information Sciences. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PEREIRA, Gean Trindade et al. Neural architecture search with interpretable meta-features and fast predictors. Information Sciences, v. No 2023, p. 1-17, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119642. Acesso em: 29 jan. 2026.

    • APA

      Pereira, G. T., Santos, I. B. de A., Garcia, L. P. F., Urruty, T., Visani, M., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2023). Neural architecture search with interpretable meta-features and fast predictors. Information Sciences, No 2023, 1-17. doi:10.1016/j.ins.2023.119642

    • NLM

      Pereira GT, Santos IB de A, Garcia LPF, Urruty T, Visani M, Carvalho ACP de LF de. Neural architecture search with interpretable meta-features and fast predictors [Internet]. Information Sciences. 2023 ; No 2023 1-17.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119642

    • Vancouver

      Pereira GT, Santos IB de A, Garcia LPF, Urruty T, Visani M, Carvalho ACP de LF de. Neural architecture search with interpretable meta-features and fast predictors [Internet]. Information Sciences. 2023 ; No 2023 1-17.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119642

  • Mestrado Profissionalizante

    Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito e detecção de fraude (2022)

    Caires, Daniel de Oliveira; Toledo, Claudio Fabiano Motta (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TOMADA DE DECISÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CAIRES, Daniel de Oliveira. Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito e detecção de fraude. 2022. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-16122022-180337/. Acesso em: 29 jan. 2026.

    • APA

      Caires, D. de O. (2022). Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito e detecção de fraude (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-16122022-180337/

    • NLM

      Caires D de O. Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito e detecção de fraude [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-16122022-180337/

    • Vancouver

      Caires D de O. Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito e detecção de fraude [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-16122022-180337/

  • Dissertação (Mestrado)

    Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods (2022)

    Araujo, Gabriel Gazetta de; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ARAUJO, Gabriel Gazetta de. Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13102022-112418/. Acesso em: 29 jan. 2026.

    • APA

      Araujo, G. G. de. (2022). Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13102022-112418/

    • NLM

      Araujo GG de. Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13102022-112418/

    • Vancouver

      Araujo GG de. Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13102022-112418/

  • Dissertação (Mestrado)

    Geração de recomendações interpretáveis em sistemas de recomendação utilizando contexto (2021)

    Tonon, Vitor Rodrigues; Rezende, Solange Oliveira (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: AQUISIÇÃO DE CONHECIMENTO, MINERAÇÃO DE DADOS, TOMADA DE DECISÃO, WORLD WIDE WEB

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      TONON, Vitor Rodrigues. Geração de recomendações interpretáveis em sistemas de recomendação utilizando contexto. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10052021-132937/. Acesso em: 29 jan. 2026.

    • APA

      Tonon, V. R. (2021). Geração de recomendações interpretáveis em sistemas de recomendação utilizando contexto (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10052021-132937/

    • NLM

      Tonon VR. Geração de recomendações interpretáveis em sistemas de recomendação utilizando contexto [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10052021-132937/

    • Vancouver

      Tonon VR. Geração de recomendações interpretáveis em sistemas de recomendação utilizando contexto [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10052021-132937/

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Local interpretation methods to machine learning using the domain of the feature space (2020)

    Botari, Tiago ; Izbicki, Rafael ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de

    Source: Communications in Computer and Information Science. Conference titles: European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - ECML PKDD. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMBINATÓRIA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BOTARI, Tiago e IZBICKI, Rafael e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Local interpretation methods to machine learning using the domain of the feature space. Communications in Computer and Information Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-43823-4_21. Acesso em: 29 jan. 2026. , 2020

    • APA

      Botari, T., Izbicki, R., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). Local interpretation methods to machine learning using the domain of the feature space. Communications in Computer and Information Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-43823-4_21

    • NLM

      Botari T, Izbicki R, Carvalho ACP de LF de. Local interpretation methods to machine learning using the domain of the feature space [Internet]. Communications in Computer and Information Science. 2020 ; 1167 241-252.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-43823-4_21

    • Vancouver

      Botari T, Izbicki R, Carvalho ACP de LF de. Local interpretation methods to machine learning using the domain of the feature space [Internet]. Communications in Computer and Information Science. 2020 ; 1167 241-252.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-43823-4_21

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Autoencoders for educational assessment (2019)

    Converse, Geoffrey; Cúri, Mariana ; Oliveira, Suely

    Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: International Conference on Artificial Intelligence in Education - AIED. Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM, AVALIAÇÃO DA EDUCAÇÃO

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CONVERSE, Geoffrey e CÚRI, Mariana e OLIVEIRA, Suely. Autoencoders for educational assessment. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-23207-8_8. Acesso em: 29 jan. 2026. , 2019

    • APA

      Converse, G., Cúri, M., & Oliveira, S. (2019). Autoencoders for educational assessment. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-23207-8_8

    • NLM

      Converse G, Cúri M, Oliveira S. Autoencoders for educational assessment [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2019 ; 11626 41-45.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-23207-8_8

    • Vancouver

      Converse G, Cúri M, Oliveira S. Autoencoders for educational assessment [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2019 ; 11626 41-45.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-23207-8_8

  • Tese (Doutorado)

    Análise da validade, interpretação e preferência da versão brasileira da Escala Facial de Dor - Revisada, em duas amostras clínicas (2012)

    Poveda, Claudia Ligia Esperanza Charry; Silva, Jose Aparecido Da (Orientador)

    Unidade: FFCLRP

    Subjects: DOR, TESTES PSICOLÓGICOS, CRIANÇAS, VALIDADE DO TESTE, INTERPRETAÇÃO DO TESTE

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      POVEDA, Claudia Ligia Esperanza Charry. Análise da validade, interpretação e preferência da versão brasileira da Escala Facial de Dor - Revisada, em duas amostras clínicas. 2012. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2012. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59134/tde-03052012-111521/. Acesso em: 29 jan. 2026.

    • APA

      Poveda, C. L. E. C. (2012). Análise da validade, interpretação e preferência da versão brasileira da Escala Facial de Dor - Revisada, em duas amostras clínicas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59134/tde-03052012-111521/

    • NLM

      Poveda CLEC. Análise da validade, interpretação e preferência da versão brasileira da Escala Facial de Dor - Revisada, em duas amostras clínicas [Internet]. 2012 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59134/tde-03052012-111521/

    • Vancouver

      Poveda CLEC. Análise da validade, interpretação e preferência da versão brasileira da Escala Facial de Dor - Revisada, em duas amostras clínicas [Internet]. 2012 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59134/tde-03052012-111521/
  • 1

1 - 13 (13 records)

Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2026