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Nguyen, Anna [VerfasserIn] ; Sure-Vetter, Y. [AkademischeR BetreuerIn]

Human-Understandable Explanations of Neural Networks

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https://d-nb.info/124822891X/34

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Karlsruhe: KIT-Bibliothek, 2021
Matthews, Spencer [VerfasserIn]; Hartman, Brian [VerfasserIn]

mSHAP: SHAP Values for Two-Part Models

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Basel: MDPI, 2021
Tran, Thu Thao [VerfasserIn] ; von Luck, Kai [MitwirkendeR]

Explainability vs. Interpretability and methods for models’ improvement

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https://hdl.handle.net/20.500.12738/15293

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REPOSIT HAW Hamburg, 2024-03-22
Birke, Martin [VerfasserIn] ; König-Ries, Birgitta [MitwirkendeR]; Feddoul, Leila [MitwirkendeR]; Schindler, Sirko [MitwirkendeR]

Explainable keyword search over knowledge graphs

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Digital Library Thüringen, 2023
Hué, Sullivan [VerfasserIn]; Hurlin, Christophe [VerfasserIn]; Pérignon, Christophe [VerfasserIn]; Saurin, Sébastien [VerfasserIn]

Explainable Performance

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https://ssrn.com/abstract=4280563

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[S.l.]: SSRN, 2022

Erschienen in: HEC Paris Research Paper ; No. FIN-2022-1463
Fernandes, Natasha [VerfasserIn]; McIver, Annabelle [VerfasserIn]; Morgan, Carroll [VerfasserIn] ; Natasha Fernandes and Annabelle McIver and Carroll Morgan [MitwirkendeR]

How to Develop an Intuition for Risk. and Other Invisible Phenomena (Invited Talk)

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Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, 2022
Babaei, Golnoosh [VerfasserIn]; Giudici, Paolo [VerfasserIn]

InstanceSHAP : An Instance-Based Estimation Approach for Shapley Values

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https://ssrn.com/abstract=4293269

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[S.l.]: SSRN, 2022
Matthews, Spencer [VerfasserIn]; Hartman, Brian [VerfasserIn]

mSHAP: SHAP Values for Two-Part Models

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https://www.mdpi.com/2227-9091/10/1/3/pdf

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2021

Erschienen in: Risks ; 10(2022), 1 vom: Dez., Artikel-ID 3, Seite 1-23
Warnecke, Alexander [VerfasserIn]; Arp, Daniel [VerfasserIn]; Wressnegger, Christian [VerfasserIn]; Rieck, Konrad [VerfasserIn]

Evaluating Explanation Methods for Deep Learning in Computer Security

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KITopen (Karlsruhe Institute of Technologie), 2020-07-13
Marquardt, Manuela [VerfasserIn]; Graf, Philipp [VerfasserIn]; Jansen, Eva [VerfasserIn]; Hillmann, Stefan [VerfasserIn]; Voigt-Antons, Jan-Niklas [VerfasserIn]

Situativität, Funktionalität und Vertrauen: Ergebnisse einer szenariobasierten Interviewstudie zur Erklärbarkeit von KI in der Medizin

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2024
Chazette, Larissa [VerfasserIn]

Requirements engineering for explainable systems

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https://d-nb.info/1284019861/34

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Hannover: Gottfried Wilhelm Leibniz Universität, 2023
Mercier, Dominique [VerfasserIn] ; Dengel, Andreas [AkademischeR BetreuerIn]; Vollmer, Sebastian [AkademischeR BetreuerIn]

TimeFrame: A Novel Framework for Interpretable and Privacy-Preserving Deep Learning for Time Series Analysis

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https://d-nb.info/1308856997/34

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Kaiserslautern-Landau: Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, 2023
Palacio Bustamante, Sebastian [VerfasserIn] ; Dengel, Andreas [AkademischeR BetreuerIn]

Towards Interpretable Models for Computer Vision

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https://d-nb.info/128587014X/34

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Kaiserslautern-Landau: Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, 2023
Bender, Theresa [VerfasserIn] ; Sax, Ulrich [AkademischeR BetreuerIn]; Parlitz, Ulrich [AkademischeR BetreuerIn]; Tolxdorff, Thomas [AkademischeR BetreuerIn]

Toward Trustworthiness of Deep Learning Models for 12-Lead ECGs

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Göttingen, 2024
Borgonovo, Emanuele [VerfasserIn]; Clemente, Gian Paolo [VerfasserIn]; Rabitti, Giovanni [VerfasserIn]

Why insurance regulators need to require sensitivity settings of internal models for their approval

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2024

Erschienen in: Finance research letters ; 60(2024) vom: Feb., Artikel-ID 104859, Seite 1-11
Kumar, Rishabh [VerfasserIn]; Koshiyama, Adriano [VerfasserIn]; Costa, Kleyton da [VerfasserIn]; Kingsman, Nigel [VerfasserIn]; Tewarrie, Marvin [VerfasserIn]; Kazim, Emre [VerfasserIn]; Roy, Arunita [VerfasserIn]; Treleaven, Philip [VerfasserIn]; Lovell, Zac [VerfasserIn]

Deep learning model fragility and implications for financial stability and regulation

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https://www.bankofengland.co.uk/-/media/boe/files/working-paper/2023/deep-learning-model-fragility-implications-for-financial-stability-regulation.pdf

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London: Bank of England, [2023]

Erschienen in: Bank of England: Staff working papers ; 1038
Leonhardt, Lutz Jurek [VerfasserIn]

Efficient and Explainable Neural Ranking - [published Version]

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https://www.repo.uni-hannover.de/handle/123456789/15893

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Hannover : Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover, 2023
Delaunay, Julien [VerfasserIn] ; Université de Rennes (2023-.) [MitwirkendeR]; Largouët, Christine [MitwirkendeR]; Galárraga Del Prado, Luis [MitwirkendeR]

Explainability for machine learning models : from data adaptability to user perception ; Explicabilité des modèles d'apprentissage automatique : de l'adaptabilité des données à la perception de l'utilisateur

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http://www.theses.fr/2023URENS076/document

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theses.fr, 2023-12-20
Lambin, Xavier [VerfasserIn]; Raizonville, Adrien [VerfasserIn]

From Black Box to Glass Box : Algorithmic Explainability as a Strategic Decision

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https://ssrn.com/abstract=4455428

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[S.l.]: SSRN, [2023]
Mentens, Nele [VerfasserIn]; Picek, Stjepan [VerfasserIn]; Sadeghi, Ahmad-Reza [VerfasserIn] ; Nele Mentens and Stjepan Picek and Ahmad-Reza Sadeghi [MitwirkendeR]

Intelligent Security: Is "AI for Cybersecurity" a Blessing or a Curse (Dagstuhl Seminar 22412)

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Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, 2023

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