Explainable AI with Python / Nejlevnější knihy
Explainable AI with Python

Kód: 35570216

Explainable AI with Python

Autor Leonida Gianfagna, Antonio Di Cecco

This book provides a full presentation of the current concepts and available techniques to make "machine learning" systems more explainable. The approaches presented can be applied to almost all the current "machine learning" mode ... celý popis

1767

Dostupnost:

50 % šanceMáme informaci, že by titul mohl být dostupný. Na základě vaší objednávky se ho pokusíme do 6 týdnů zajistit.
Prohledáme celý svět

Informovat o naskladnění

Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Dárkový poukaz: Radost zaručena

Objednat dárkový poukazVíce informací

Informovat o naskladnění knihy

Informovat o naskladnění knihy


Souhlas - Souhlasím se zasíláním obchodních sdělení a zpracováním osobních údajů k obchodním sdělením.

Zašleme vám zprávu jakmile knihu naskladníme

Zadejte do formuláře e-mailovou adresu a jakmile knihu naskladníme, zašleme vám o tom zprávu. Pohlídáme vše za vás.

Více informací o knize Explainable AI with Python

Nákupem získáte 177 bodů

Anotace knihy

This book provides a full presentation of the current concepts and available techniques to make "machine learning" systems more explainable. The approaches presented can be applied to almost all the current "machine learning" models: linear and logistic regression, deep learning neural networks, natural language processing and image recognition, among the others. Progress in Machine Learning is increasing the use of artificial agents to perform critical tasks previously handled by humans (healthcare, legal and finance, among others). While the principles that guide the design of these agents are understood, most of the current deep-learning models are "opaque" to human understanding. Explainable AI with Python fills the current gap in literature on this emerging topic by taking both a theoretical and a practical perspective, making the reader quickly capable of working with tools and code for Explainable AI. Beginning with examples of what Explainable AI (XAI) is and why it is needed in the field, the book details different approaches to XAI depending on specific context and need. Hands-on work on interpretable models with specific examples leveraging Python are then presented, showing how intrinsic interpretable models can be interpreted and how to produce "human understandable" explanations. Model-agnostic methods for XAI are shown to produce explanations without relying on ML models internals that are "opaque." Using examples from Computer Vision, the authors then look at explainable models for Deep Learning and prospective methods for the future. Taking a practical perspective, the authors demonstrate how to effectively use ML and XAI in science. The final chapter explains Adversarial Machine Learning and how to do XAI with adversarial examples.

Parametry knihy

1767



Osobní odběr Praha, Brno a 46739 dalších

Copyright ©2008-26 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Balikovně a PPL
boxech
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: