📌 Author speaking: Proper Machine Learning Explanations through LIME using OptiLIME framework | AISC - скачать с ютуб видео или музыку на рингтон в хорошем качестве

Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:

Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ru

Скачать бесплатно Author speaking: Proper Machine Learning Explanations through LIME using OptiLIME framework | AISC в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете посмотреть бесплатно Author speaking: Proper Machine Learning Explanations through LIME using OptiLIME framework | AISC или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Загрузить музыку / рингтон Author speaking: Proper Machine Learning Explanations through LIME using OptiLIME framework | AISC в формате MP3:

Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru

Author speaking: Proper Machine Learning Explanations through LIME using OptiLIME framework | AISC

For slides and more information on the paper, visit https://ai.science/e/proper-machine-l... Speaker: Giorgio Visani; Host: Muhammad Rehman Zafar Motivation: In Medicine especially, clinical professionals trust is mandatory to determine the acceptance of an explainable algorithm, considering the importance of the decisions at stake and the related legal issues. In this paper, authors highlighted a trade-off between explanation’s stability and adherence, namely how much it resembles the ML model. Exploiting our innovative discovery, authors proposed a framework to maximise stability, while retaining a predefined level of adherence.

Comments