Designing the Conceptual Landscape for a XAIR Validation Infrastructure
Lingua: inglese
Editore: Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer, 2025
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book focuses on explainable-AI-ready (XAIR) data and models, offering a comprehensive perspective on the foundations needed for transparency, interpretability, and trust in AI systems. It introduces novel strategies for metadata structuring, conceptual analysis, and validation frameworks, addressing critical challenges in regulation, ethics, and responsible machine learning.Furthermore, it highlights the importance of standardized documentation and conceptual clarity in AI validation, ensuring that systems remain transparent and accountable.Aimed at researchers, industry professionals, and policymakers, this resource provides insights into AI governance and reliability. By integrating perspectives from applied ontology, epistemology, and AI assessment, it establishes a structured framework for developing robust, trustworthy, and explainable AI technologies. 193 pp. Englisch.
Codice articolo 9783031892738
- Titolo
- Designing the Conceptual Landscape for a XAIR Validation Infrastructure
- Autore
- Fadi Al Machot
- Editore
- Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031892739
- ISBN 13
- 9783031892738
- Dimensioni
- 235x155x35 mm
This book focuses on explainable-AI-ready (XAIR) data and models, offering a comprehensive perspective on the foundations needed for transparency, interpretability, and trust in AI systems. It introduces novel strategies for metadata structuring, conceptual analysis, and validation frameworks, addressing critical challenges in regulation, ethics, and responsible machine learning.
Furthermore, it highlights the importance of standardized documentation and conceptual clarity in AI validation, ensuring that systems remain transparent and accountable.
Aimed at researchers, industry professionals, and policymakers, this resource provides insights into AI governance and reliability. By integrating perspectives from applied ontology, epistemology, and AI assessment, it establishes a structured framework for developing robust, trustworthy, and explainable AI technologies.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book focuses on explainable-AI-ready (XAIR) data and models, offering a comprehensive perspective on the foundations needed for transparency, interpretability, and trust in AI systems. It introduces novel strategies for metadata structuring, conceptual analysis, and validation frameworks, addressing critical challenges in regulation, ethics, and responsible machine learning.
Furthermore, it highlights the importance of standardized documentation and conceptual clarity in AI validation, ensuring that systems remain transparent and accountable.
Aimed at researchers, industry professionals, and policymakers, this resource provides insights into AI governance and reliability. By integrating perspectives from applied ontology, epistemology, and AI assessment, it establishes a structured framework for developing robust, trustworthy, and explainable AI technologies.
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BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
Bergisch Gladbach, Germania
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Diritto di recesso
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Informazioni sul diritto di recesso
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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Effetti del recesso
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