Transparent Data Mining for Big and Small Data
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Beschreibung
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. von Cerquitelli, Tania und Quercia, Daniele und Pasquale, Frank
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Über den Autor
- Gebunden
- 250 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 302 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Gebunden
- 440 Seiten
- Erschienen 2017
- De Gruyter Oldenbourg
- hardcover
- 383 Seiten
- Erschienen 2015
- The MIT Press
- Gebunden
- 327 Seiten
- Erschienen 2021
- The MIT Press
- Kartoniert
- 352 Seiten
- Erschienen 2021
- mitp Verlags GmbH & Co. KG
- Kartoniert
- 342 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 320 Seiten
- Erschienen 2019
- Carl Hanser Verlag GmbH & C...
- Hardcover
- 480 Seiten
- Erschienen 2014
- John Wiley & Sons Inc
- Kartoniert
- 179 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Gebunden
- 191 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer




