VENERI, ALBERTO

VENERI, ALBERTO  

Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione "Alessandro Faedo" - ISTI  

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Explainable, effective, and efficient learning-to-rank models using ILMART 1-gen-2025 Lucchese, C.; Nardini, F. M.; Orlando, S.; Perego, R.; Veneri, A.
On the application of a common theoretical explainability framework in information retrieval 1-gen-2024 Albarelli, A.; Lucchese, C.; Rizzo, M.; Veneri, A.
Software systems compliance with the AI Act: lessons learned from an international challenge 1-gen-2024 Scantamburlo, T.; Falcarin, P.; Veneri, A.; Fabris, A.; Gallese, C.; Billa, V.; Rotolo, F.; Marcuzzi, F.
A theoretical framework for AI models explainability with application in biomedicine 1-gen-2023 Rizzo, M; Veneri, A; Albarelli, A; Lucchese, C; Nobile, M; Conati, C
Can embeddings analysis explain large language model ranking? 1-gen-2023 Lucchese, C; Minello, G; Nardini, Fm; Orlando, S; Perego, R; Veneri, A
Explaining learning to rank methods to improve them 1-gen-2023 Veneri, A
GAM Forest explanation 1-gen-2023 Lucchese, C; Orlando, S; Perego, R; Veneri, A
ILMART: interpretable ranking with constrained LambdaMART 1-gen-2022 Lucchese C.; Nardini F.M.; Orlando S.; Perego R.; Veneri A.
Interpretable ranking using LambdaMART (Abstract) 1-gen-2022 Lucchese, C; Nardini, Fm; Orlando, S; Perego, R; Veneri, A