Zustand: Hervorragend | Seiten: 299 | Sprache: Englisch | Produktart: B�cher | This book compiles leading research on the development of explainable and interpretable machine learning methods in the context of computer vision and machine learning.Research progress in computer vision and pattern recognition has led to a variety of modeling techniques with almost human-like performance. Although these models have obtained astounding results, they are limited in their explainability and interpretability: what is the rationale behind the decision made? what in the model structure explains its functioning? Hence, while good performance is a critical required characteristic for learning machines, explainability and interpretability capabilities are needed to take learning machines to the next step to include them in decision support systems involving human supervision. This book, written by leading international researchers, addresses key topics of explainability and interpretability, including the following: � Evaluation and Generalization in Interpretable Machine Learning� Explanation Methods in Deep Learning� Learning Functional Causal Models with Generative Neural Networks� Learning Interpreatable Rules for Multi-Label Classification� Structuring Neural Networks for More Explainable Predictions� Generating Post Hoc Rationales of Deep Visual Classification Decisions� Ensembling Visual Explanations� Explainable Deep Driving by Visualizing Causal Attention� Interdisciplinary Perspective on Algorithmic Job Candidate Search� Multimodal Personality Trait Analysis for Explainable Modeling of Job Interview Decisions � Inherent Explainability Pattern Theory-based Video Event Interpretations.

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Bibliografische Details

Titel

Explainable and Interpretable Models in Computer Vision and Machine Learning

Verlag

Springer-Verlag GmbH

Erscheinungsjahr

2018

Sprache

Englisch

ISBN-10

3319981307

ISBN-13

9783319981307

Einband

Hardcover

Zustand

Hervorragend

Verk�uferkataloge

B�cher

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

This book compiles leading research on the development of explainable and interpretable machine learning methods in the context of computer vision and machine learning.

Research progress in computer vision and pattern recognition has led to a variety of modeling techniques with almost human-like performance. Although these models have obtained astounding results, they are limited in their explainability and interpretability: what is the rationale behind the decision made? what in the model structure explains its functioning? Hence, while good performance is a critical required characteristic for learning machines, explainability and interpretability capabilities are needed to take learning machines to the next step to include them in decision support systems involving human supervision.

This book, written by leading international researchers, addresses key topics of explainability and interpretability, including the following:

� Evaluation and Generalization in Interpretable Machine Learning

� Explanation Methods in Deep Learning

� Learning Functional Causal Models with Generative Neural Networks

� Learning Interpreatable Rules for Multi-Label Classification

� Structuring Neural Networks for More Explainable Predictions

� Generating Post Hoc Rationales of Deep Visual Classification Decisions

� Ensembling Visual Explanations

� Explainable Deep Driving by Visualizing Causal Attention

� Interdisciplinary Perspective on Algorithmic Job Candidate Search

� Multimodal Personality Trait Analysis for Explainable Modeling of Job Interview Decisions

� Inherent Explainability Pattern Theory-based Video Event Interpretations

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Um Ihr Widerrufsrecht auszu�ben, m�ssen Sie uns, Buchpark, Unit B, Enterprise House, Waldeck Road, SL6 8BR, Maidenhead, Berkshire, United Kingdom, +49 03381 79 76 585, mittels einer eindeutigen Erkl�rung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) �ber Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie k�nnen daf�r das beigef�gte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie k�nnen auch eine andere eindeutige Erkl�rung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausf�llen und �bermitteln. Machen Sie von dieser M�glichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverz�glich (z. B. per E-Mail) eine Best�tigung �ber den Eingang eines solchen Widerrufs �bermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

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