Machine Learning Interpretability Techniques for Outage Prediction: A Comparative Study

Anahid Naghibzadeh-Jalali; Alexander Schindler; Bernhard Haslhofer; Andreas Rauber

Machine Learning Interpretability Techniques for Outage Prediction: A Comparative Study

Anahid Naghibzadeh-Jalali (Vortragende:r, eingeladen), Alexander Schindler (Autor:in, eingeladen), Bernhard Haslhofer (Autor:in, eingeladen), Andreas Rauber (Autor:in, eingeladen)

Data Science & Artifical Intelligence

TU Wien

Publikation: Beitrag in Buch oder Tagungsband › Vortrag mit Beitrag in Tagungsband › Begutachtung

Originalsprache	Englisch
Titel	PHM papers PROCEEDINGS 2020
Seiten	1-10
Seitenumfang	10
Publikationsstatus	Veröffentlicht - 2020
Veranstaltung	Prognostics and Health Management Europe - Dauer: 27 Juli 2020 → 31 Juli 2020

Konferenz

Konferenz	Prognostics and Health Management Europe
Zeitraum	27/07/20 → 31/07/20

Research Field

Ehemaliges Research Field - Data Science

Diese Publikation zitieren

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Machine Learning Interpretability Techniques for Outage Prediction: A Comparative Study. / Naghibzadeh-Jalali, Anahid (Vortragende:r, eingeladen); Schindler, Alexander (Autor:in, eingeladen); Haslhofer, Bernhard (Autor:in, eingeladen) et al.
PHM papers PROCEEDINGS 2020. 2020. S. 1-10.

Publikation: Beitrag in Buch oder Tagungsband › Vortrag mit Beitrag in Tagungsband › Begutachtung

TY - GEN

T1 - Machine Learning Interpretability Techniques for Outage Prediction: A Comparative Study

A2 - Naghibzadeh-Jalali, Anahid

A2 - Schindler, Alexander

A2 - Haslhofer, Bernhard

A2 - Rauber, Andreas

PY - 2020

Y1 - 2020

M3 - Conference Proceedings with Oral Presentation

SN - 978-1-936263-32-5

SP - 1

EP - 10

BT - PHM papers PROCEEDINGS 2020

T2 - Prognostics and Health Management Europe

Y2 - 27 July 2020 through 31 July 2020

ER -