Mohammad Hossein Shaker

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Eyke HüllermeierProfessor of Computer Science, Paderborn UniversityDirección de correo verificada de upb.de
Vu-Linh NguyenJunior Professor (CPJ) in Computer Science, University of Technology of CompiègneDirección de correo verificada de hds.utc.fr
Sébastien DesterckeResearcher in Computer Science, CNRS-HeudiasycDirección de correo verificada de hds.utc.fr
Axel-Cyrille Ngonga NgomoProfessor of Data Science at Paderborn UniversityDirección de correo verificada de upb.de
Stefan HeindorfPaderborn UniversityDirección de correo verificada de uni-paderborn.de
Barbara HammerProfessor, Bielefeld UniversityDirección de correo verificada de techfak.uni-bielefeld.de
Adrian WilkePaderborn UniversityDirección de correo verificada de uni-paderborn.de
Robert FeldhansBielefeld UniversityDirección de correo verificada de techfak.uni-bielefeld.de
Tijana JanjicProfessor of Data Assimilation, Mathematical Institute for machine learning and Data ScienceDirección de correo verificada de ku.de

Mohammad Hossein Shaker

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Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
How to measure uncertainty in uncertainty sampling for active learning VL Nguyen, MH Shaker, E Hüllermeier Machine Learning 111 (1), 89-122, 2022	118	2022
Aleatoric and epistemic uncertainty with random forests MH Shaker, E Hüllermeier Advances in Intelligent Data Analysis XVIII: 18th International Symposium on …, 2020	73	2020
Quantification of credal uncertainty in machine learning: A critical analysis and empirical comparison E Hüllermeier, S Destercke, MH Shaker Uncertainty in Artificial Intelligence, 548-557, 2022	17	2022
Ensemble-based uncertainty quantification: Bayesian versus credal inference MH Shaker, E Hüllermeier PROCEEDINGS 31. WORKSHOP COMPUTATIONAL INTELLIGENCE 25, 63, 2021	8	2021
Drift detection in text data with document embeddings R Feldhans, A Wilke, S Heindorf, MH Shaker, B Hammer, ... Intelligent Data Engineering and Automated Learning–IDEAL 2021: 22nd …, 2021	7	2021
Machine learning for estimating parameters of a convective-scale model: A comparison of neural networks and random forests S Legler, T Janjic, MH Shaker, E Hüllermeier PROCEEDINGS 32. WORKSHOP COMPUTATIONAL INTELLIGENCE 1, 1, 2022	1	2022

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