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1Conference
المؤلفون: Zhang, Haifei, Quost, Benjamin, Masson, Marie-Hélène
المساهمون: Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes Compiègne (Heudiasyc), Université de Technologie de Compiègne (UTC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Technologie de Compiègne (UTC), Université de Picardie Jules Verne (UPJV)
المصدر: 31ièmes Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications (LFA 2022)
https://hal.science/hal-03895130
31ièmes Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications (LFA 2022), Oct 2022, Toulouse, France. pp.95-101مصطلحات موضوعية: Cautious classification, random forests, imprecise Dirichlet model, belief functions, Classification prudente, forêts aléatoires, modèle de Dirichlet imprécis, fonctions de croyance, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]
Relation: hal-03895130; https://hal.science/hal-03895130; https://hal.science/hal-03895130/document; https://hal.science/hal-03895130/file/LFA2022_Forets_Aleatoires_Prudentes.pdf
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2Dissertation/ Thesis
المؤلفون: Zhang, Haifei
المساهمون: Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes Compiègne (Heudiasyc), Université de Technologie de Compiègne (UTC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Technologie de Compiègne, Benjamin Quost, Marie-Hélène Masson
المصدر: https://theses.hal.science/tel-04674135 ; Machine Learning [stat.ML]. Université de Technologie de Compiègne, 2023. English. ⟨NNT : 2023COMP2777⟩.
مصطلحات موضوعية: Statistical learning, Cautious classifiers, Explainable artificial intelligence, Cautious classification, Imprecise Dirichlet model (IDM), Belief functions, Ensemble learning, Explainable AI, Counterfactual explanation, Random forest classifier, Dempster-Shafer theory, Machine learning, Apprentissage statistique, Classifieurs prudents, Intelligence Artificielle explicable, Classification prudente, Modèle de Dirichlet imprécis, Fonctions de croyance, Apprentissage ensembliste, Forêts aléatoires, IA explicable, Explications contrefactuelles, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], [INFO]Computer Science [cs]
Relation: NNT: 2023COMP2777