Transparent Data Mining for Big and Small Data - Couverture souple
Livre 20 sur 95: Studies in Big Data
Synopsis
Part I: Transparent Mining.- Chapter 1: The Tyranny of Data? The Bright and Dark Sides of Data-Driven Decision-Making for Social Good.- Chapter 2: Enabling Accountability of Algorithmic Media: Transparency as a Constructive and Critical Lens.- Chapter 3: The Princeton Web Transparency and Accountability Project.- Part II: Algorithmic solutions.- Chapter 4: Algorithmic Transparency via Quantitative Input Influence.- Chapter 5.- Learning Interpretable Classification Rules with Boolean Compressed Sensing.- Chapter 6: Visualizations of Deep Neural Networks in Computer Vision: A Survey.- Part III: Regulatory solutions.- Chapter 7: Beyond the EULA: Improving Consent for Data Mining.- Chapter 8: Regulating Algorithms Regulation? First Ethico-legal Principles, Problems and Opportunities of Algorithms.- Chapter 9: Algorithm Watch: What Role Can a Watchdog Organization Play in Ensuring Algorithmic Accountability?
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Transparent Data Mining for Big and Small Data (eng)
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Transparent Data Mining for Big and Small Data (Studies in Big Data, 32)
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Transparent Data Mining for Big and Small Data
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Springer International Publishing Jul 2018, 2018
ISBN 10 : 331985299X
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Taschenbuch. Etat : 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) 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. 236 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319852997
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Springer International Publishing, 2018
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Etat : 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. N° de réf. du vendeur 448759057
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Transparent Data Mining for Big and Small Data (Studies in Big Data)
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Transparent Data Mining for Big and Small Data
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Taschenbuch. Etat : 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. N° de réf. du vendeur 114227818
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 236 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319852997
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Transparent Data Mining for Big and Small Data (Studies in Big Data)
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Taschenbuch. Etat : 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. N° de réf. du vendeur 9783319852997
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