Verifying Learning Artificial Intelligence Systems

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  • Global Explanations with Decision Rules: a Co-learning Approach

    Nanfack, G., Temple, P. & Frénay, B., 27 juil. 2021, Proceedings of the Thirty-Seventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. de Campos, C. & Maathuis, M. H. (eds.). MLResearch Press, p. 589-599 11 p. (Proceedings of Machine Learning Research ; Vol 161).

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  • Towards Feature-based ML-enabled Behaviour Location

    Fortz, S., Temple, P., Devroey, X. & Perrouin, G., 7 févr. 2024, Proceedings of the 18th International Working Conference on Variability Modelling of Software-Intensive Systems (VaMoS 2024). Bern, Switzerland: ACM Press, 3 p. (Proceedings of the 18th International Working Conference on Variability Modelling of Software-Intensive Systems).

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  • VaryMinions: Leveraging RNNs to Identify Variants in Event Logs

    Fortz, S., Temple, P., DEVROEY, X., HEYMANS, P. & PERROUIN, GILLES., 2021, 5th International Workshop on Machine Learning Techniques for Software Quality Evolution. ACM Press

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