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Titlebook: Human and Machine Learning; Visible, Explainable Jianlong Zhou,Fang Chen Textbook 2018 Springer International Publishing AG, part of Spring

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樓主: cessation
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發(fā)表于 2025-3-25 06:27:03 | 只看該作者
ohe Geldstrafen, Klagen und Reputationsverlust für die betroffenen Unternehmen zur Folge hatten. Die Ausl?ser waren vor allem Korruptions- und Geldw?schef?lle. In jedem dieser F?lle wurde die Verantwortlichkeit der Organe und sonstiger Entscheidungstr?ger im Unternehmen thematisiert. Neben der Freih
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發(fā)表于 2025-3-25 10:52:52 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 13:53:43 | 只看該作者
Jianlong Zhou,Kun Yu,Fang Chenrkungen zur effektiven Nutzung Die beste Information ist zu nichts nütze, wenn man sie nicht findet. Ausgehend von dieser Tatsache wurde das vorliegende Werk so gestaltet, da? es dem Leser m?glichst leicht f?llt, sich zu orientieren und spezielle Informationen schnell zu finden. Aufbau des Werkes ?B
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發(fā)表于 2025-3-25 16:22:04 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 00:04:26 | 只看該作者
Joseph Lyons,Nhut Ho,Jeremy Friedman,Gene Alarcon,Svyatoslav Guznovhaltsübersicht der Sektionen und ihrer Kapitel (die mit der Folgelieferung Dezember ‘96 gelieferten Beitr?ge sind farbig unterlegt. ) Sektion 00, Einleitung 00. 00 Einleitung K D?TTINGER, U. LUTZ, K ROTH 00. 01 Inhaltsübersicht 00. 02 uto. r:enverzeic. , . . . . . . """-_ Sektion 01, Betriebswirt- s
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發(fā)表于 2025-3-26 02:10:59 | 只看該作者
Textbook 2018owers, machine learning becomes hot in different applications. However, because of the nature of “black-box” in ML methods, ML still needs to be interpreted to link human and machine learning for transparency and user acceptance of delivered solutions. This edited book addresses such links from the
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發(fā)表于 2025-3-26 06:28:50 | 只看該作者
Transparency in Fair Machine Learning: the Case of Explainable Recommender Systemsfair models. We then review the taxonomy of explanation styles for recommender systems and review models that can provide explanations for their recommendations. We conclude by reviewing evaluation metrics for assessing the power of explainability in recommender systems.
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發(fā)表于 2025-3-26 08:29:55 | 只看該作者
Beyond Human-in-the-Loop: Empowering End-Users with Transparent Machine Learningr than struggling with a development environment and new programming syntax or relying on disciplinary non-experts for essential technical help. This research explores a similar paradigm for scientists and end-users that can be thought of as End-User Data Analytics (EUDA), or Transparent Machine Learning (TML).
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發(fā)表于 2025-3-26 16:26:49 | 只看該作者
Deep Learning for Plant Diseases: Detection and Saliency Map Visualisationlant diseases classification with an accuracy reaching .. Furthermore, we have proposed the use of saliency maps as a visualisation method to understand and interpret the CNN classification mechanism. This visualisation method increases the transparency of deep learning models and gives more insight into the symptoms of plant diseases.
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發(fā)表于 2025-3-26 19:24:49 | 只看該作者
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