Conformal prediction for reliable machine learning : theory, adaptations, and applications / / Vineeth Balasubramanian, Shen-Shyang Ho, Vladimir Vovk
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| Autore: |
BALASUBRAMANIAN, Vineeth
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| Titolo: |
Conformal prediction for reliable machine learning : theory, adaptations, and applications / / Vineeth Balasubramanian, Shen-Shyang Ho, Vladimir Vovk
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| Pubblicazione: | Waltham, : Morgan Kaufmann, 2014 |
| Descrizione fisica: | Testo elettronico (PDF) (298 p.) |
| Disciplina: | 006.31 |
| Soggetto topico: | Apprendimento automatico |
| Persona (resp. second.): | HO, Shen-Shyang |
| VOVK, Vladimir <1960-> | |
| Sommario/riassunto: | Il framework delle previsioni conformi è un recente sviluppo dell'apprendimento automatico in grado di associare una misura affidabile di fiducia a una previsione in qualsiasi applicazione di riconoscimento dei modelli del mondo reale, comprese le applicazioni sensibili al rischio come la diagnosi medica, il riconoscimento facciale e la previsione del rischio finanziario. Previsioni conformi per l'apprendimento automatico affidabile: teoria, adattamenti e applicazioni acquisisce la teoria di base del framework, mostra come applicarla a problemi del mondo reale e presenta diversi adattamenti, tra cui apprendimento attivo, rilevamento dei cambiamenti e anomalie |
| Titolo autorizzato: | Conformal prediction for reliable machine learning |
| Formato: | Risorse elettroniche  |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione: | Inglese |
| Record Nr.: | 996459352603316 |
| Lo trovi qui: | Univ. di Salerno |
| Opac: | Controlla la disponibilità qui |