Towards inherently interpretable machine learning for healthcare

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Towards inherently interpretable machine learning for healthcare

Autor(en): Ditz, Jonas
Tübinger Autor(en):
Ditz, Jonas
Sonstige Beteiligte: Eberhard Karls Universität Tübingen
Erscheinungsjahr: 2023
Verlagsangabe: Tübingen
Sprache: Englisch
Referenz zum Volltext: http://dx.doi.org/10.15496/publikation-92363
Dokumentart: Dissertation
Seitenzahl: XV, 116 Seiten
Verbund-Nachweis: 1881463818
Kommentar: Erscheint auch als Online-Ausgabe
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