9783319852997 - transparent data mining for big and small data (studies in big data, band 32) (11 Ergebnisse)
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Verlag: Springer, 2018
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Transparent Data Mining for Big and Small Data | Tania Cerquitelli (u. a.) | Taschenbuch | Studies in Big Data | xv | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319852997 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com |… Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book focuses on new and emerging data mining solutions that offer a greater level of transparency than existing solutions. Transparent data mining solutions with desirable properties (e.g. effective, fully automatic, scalable) are covered in the… book. Experimental findings of transparent solutions are tailored to different domain experts, and experimental metrics for evaluating algorithmic transparency are presented. The book also discusses societal effects of black box vs. transparent approaches to data mining, as well as real-world use cases for these approaches.As algorithms increasingly support different aspects of modern life, a greater level of transparency is sorely needed, not least because discrimination and biases have to be avoided. With contributions from domain experts, this book provides an overview of an emerging area of data mining that has profound societal consequences, and provides the technical background to for readers to contribute to the field or to put existing approaches to practical use.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book focuses on new and emerging data mining solutions that offer a greater level of transparency than existing solutions. Transparent data mining solutions with desirable properties (e.g. effective, fully automatic, scalable) ar…e covered in the book. Experimental findings of transparent solutions are tailored to different domain experts, and experimental metrics for evaluating algorithmic transparency are presented. The book also discusses societal effects of black box vs. transparent approaches to data mining, as well as real-world use cases for these approaches.As algorithms increasingly support different aspects of modern life, a greater level of transparency is sorely needed, not least because discrimination and biases have to be avoided. With contributions from domain experts, this book provides an overview of an emerging area of data mining that has profound societal consequences, and provides the technical background to for readers to contribute to the field or to put existing approaches to practical use. 236 pp. Englisch.
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Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Describes the negative effects of opaque black-box algorithms in technical detailOffers solutions for the implementation of transparent algorithmsDiscusses specific state-of-the-art transparent algorithms as w.
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