Interpretability for Industry 4.0 : Statistical and Machine Learning Approaches

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Interpretability for Industry 4.0 : Statistical and Machine Learning Approaches

Lepore, Antonio (EDT)/ Palumbo, Biagio (EDT)/ Poggi, Jean-Michel (EDT)

ウェブストア価格 ¥11,535（本体¥10,487）
Springer International Publishing AG（2022/10発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 123 p.
言語 ENG
商品コード 9783031124013
DDC分類 658.4038028563

Full Description

This volume provides readers with a compact, stimulating and multifaceted introduction to interpretability, a key issue for developing insightful statistical and machine learning approaches as well as for communicating modelling results in business and industry.Different views in the context of Industry 4.0 are offered in connection with the concepts of explainability of machine learning tools, generalizability of model outputs and sensitivity analysis. Moreover, the book explores the integration of Artificial Intelligence and robust analysis of variance for big data mining and monitoring in Additive Manufacturing, and sheds new light on interpretability via random forests and flexible generalized additive models together with related software resources and real-world examples.

- 1. Different Views of Interpretability. - 2. Model Interpretability, Explainability and Trust for Manufacturing 4.0. - 3. Interpretability via Random Forests. - 4. Interpretability in Generalized Additive Models.