Michael Hagmann, Stefan Riezler Validity, Reliability, and Significance: Empirical Methods for NLP and Data Science 9781636392738

Варианты приобретения

Цена: 103490.00T
Кол-во:
о цене
Наличие: Отсутствует.
Возможна поставка под заказ. Дата поступления на склад уточняется после оформления заказа

Добавить в корзину

в Мои желания

Автор: Michael Hagmann, Stefan Riezler
Название: Validity, Reliability, and Significance: Empirical Methods for NLP and Data Science
ISBN: 9781636392738
Издательство: Mare Nostrum (Eurospan)
Классификация:

Лингвистика, или языкознание

Естественный язык и машинный перевод

ISBN-10: 1636392733
Обложка/Формат: Hardback
Страницы: 165
Вес: 0.28 кг.
Дата издания: 30.09.2022
Серия: Synthesis lectures on human language technologies
Язык: English
Размер: 254 x 191
Читательская аудитория: Professional and scholarly
Ключевые слова: linguistics,Natural language & machine translation, COMPUTERS / Natural Language Processing,LANGUAGE ARTS & DISCIPLINES / Linguistics / General
Подзаголовок: Empirical methods for nlp and data science
Рейтинг:
Поставляется из: Англии
Описание: Addresses methodological questions that include the problems of validity, reliability, and significance. In the case of machine learning, these correspond to whether a model predicts what it purports to predict, whether its performance is consistent across replications, and whether a performance difference between two models is due to chance.

Validity, Reliability, and Significance: Empirical Methods for NLP and Data Science, Michael Hagmann, Stefan Riezler