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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: 24 maio 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 maio 24 ] 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 maio 24 ] 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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 24 maio 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 maio 24 ] 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 maio 24 ] 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: 24 maio 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 maio 24 ] 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 maio 24 ] Available from: https://doi.org/10.5335/rbca.v12i1.10247

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