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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
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: 17 nov. 2024.
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 2024 nov. 17 ] 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 2024 nov. 17 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-22052023-205242/
Trabalho de evento
Machine learning post-hoc interpretability: a systematic mapping study (2022)
Vieira, Carla Piazzon Ramos ; Digiampietri, Luciano Antonio
Source: SBSI: XVIII Brazilian Symposium on Information Systems. Conference titles: Brazilian Symposium on Information Systems. Unidade: EACH
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, TOMADA DE DECISÃO
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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: 17 nov. 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 nov. 17 ] 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 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3535511.3535512
Artigo de periodico
A study about Explainable Articial Intelligence: using decision tree to explain SVM (2020)
Vieira, Carla Piazzon Ramos ; Digiampietri, Luciano Antonio
Source: Revista Brasileira de Computação Aplicada. Unidade: EACH
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VIEIRA, Carla Piazzon Ramos e DIGIAMPIETRI, Luciano Antonio. A study about Explainable Articial Intelligence: using decision tree to explain SVM. Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 12, n. 1, p. 113-121, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5335/rbca.v12i1.10247. Acesso em: 17 nov. 2024.
APA
Vieira, C. P. R., & Digiampietri, L. A. (2020). A study about Explainable Articial Intelligence: using decision tree to explain SVM. Revista Brasileira de Computação Aplicada, 12( 1), 113-121. doi:10.5335/rbca.v12i1.10247
NLM
Vieira CPR, Digiampietri LA. A study about Explainable Articial Intelligence: using decision tree to explain SVM [Internet]. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 2020 ; 12( 1): 113-121.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.5335/rbca.v12i1.10247
Vancouver
Vieira CPR, Digiampietri LA. A study about Explainable Articial Intelligence: using decision tree to explain SVM [Internet]. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 2020 ; 12( 1): 113-121.[citado 2024 nov. 17 ] Available from: https://doi.org/10.5335/rbca.v12i1.10247

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