On the Integration of Interpretable Machine Learning Techniques to Machine Learning Pipeline

ARSLAN, Yusuf

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Thèse de doctorat (Mémoires et thèses)

On the Integration of Interpretable Machine Learning Techniques to Machine Learning Pipeline

ARSLAN, Yusuf

2023

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https://hdl.handle.net/10993/55513

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Détails

Centre de recherche :

Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT) > TruX - Trustworthy Software Engineering

Disciplines :

Sciences informatiques

Auteur, co-auteur :

ARSLAN, Yusuf ; University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > TruX

Langue du document :

Anglais

Titre :

On the Integration of Interpretable Machine Learning Techniques to Machine Learning Pipeline

Date de soutenance :

26 juin 2023

Institution :

Unilu - University of Luxembourg, Luxembourg

Intitulé du diplôme :

Docteur en Informatique

Promoteur :

KLEIN, Jacques

Président du jury :

PAPADAKIS, Mike

Membre du jury :

Allix, Kevin

Seifert, Christin

Benoit, Frenay

Focus Area :

Computational Sciences

Projet FnR :

FNR13778825 - Explainable Machine Learning In Fintech, 2019 (01/07/2019-30/06/2022) - Jacques Klein

Organisme subsidiant :

FNR - Fonds National de la Recherche

Disponible sur ORBilu :

depuis le 04 juillet 2023

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