Machine Learning Explainability on Multi-Modal Data using Ecological Momentary Assessments in the Medical Domain
- Weitere Titel
-
Erklärbarkeit von maschinellem Lernen unter Verwendung multi-modaler Daten und Ecological Momentary Assessments im medizinischen Sektor
- Standort
-
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Umfang
-
Online-Ressource
- Sprache
-
Englisch
- Anmerkungen
-
Würzburg, Universität Würzburg, Dissertation, 2024
- Klassifikation
-
Soziale Probleme, Sozialdienste, Versicherungen
- Schlagwort
-
Maschinelles Lernen
Data Mining
E-Health
Maschinelles Lernen
Explainable Artificial Intelligence
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wo)
-
Würzburg
- (wer)
-
Universität Würzburg
- (wann)
-
2024
- Urheber
- Beteiligte Personen und Organisationen
-
Pryss, Rüdiger
Singh, Karandeep
Schlee, Winfried
Dandekar, Thomas
- DOI
-
10.25972/OPUS-35118
- URN
-
urn:nbn:de:bvb:20-opus-351189
- Rechteinformation
-
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
-
25.03.2025, 13:51 MEZ
Datenpartner
Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
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Beteiligte
- Allgaier, Johannes
- Pryss, Rüdiger
- Singh, Karandeep
- Schlee, Winfried
- Dandekar, Thomas
- Universität Würzburg
Entstanden
- 2024
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