This paper discusses the importance of knowing which individual observations of a dataset are more challenging than others and how this characteristic can be measured and used in order to improve classification performance and trustfulness.
Este trabalho apresenta índices de interpretação de grupos e partição para dados poligonais que têm a capacidade de extrair insights sobre resultados de agrupamento
O evento será realizado no dia 15 de dezembro, às 11h, no Anfiteatro do CIn-UFPE com transmissão ao vivo no Youtube
Os interessados deverão se inscrever até o dia 17 de janeiro de 2024
Jacek Kibilda, da Virginia Tech, realizará a apresentação no dia 19 de dezembro no Anfiteatro do CIn-UFPE
Teresa Ludermir foi escolhida como membro titular da ABC, o resultado da eleição foi divulgado em 4 de dezembro
A formatura contará com uma programação especial nos dias 14 e 15 deste mês
O evento será sediado no Centro de Informática (CIn) da UFPE
Advancing Deep Learning Models for Robustness and Interpretability in Image Recognition