面向從業(yè)者的可解釋人工智能
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面向從業(yè)者的可解釋人工智能 版權(quán)信息
- ISBN:9787576609950
- 條形碼:9787576609950 ; 978-7-5766-0995-0
- 裝幀:暫無
- 冊數(shù):暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:
面向從業(yè)者的可解釋人工智能 內(nèi)容簡介
大多數(shù)中級機(jī)器學(xué)習(xí)書籍側(cè)重于介紹如何通過提高準(zhǔn)確性或降低預(yù)測誤差來優(yōu)化模型。然而,這種方法往往忽視了理解機(jī)器學(xué)習(xí)模型為什么以及如何做出預(yù)測的重要性?山忉屝苑椒楦玫乩斫饽P托袨樘峁┝吮夭豢缮俚墓ぞ甙@本實(shí)用指南匯集了先進(jìn)的模型可解釋性技術(shù)。經(jīng)驗(yàn)豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家將通過實(shí)踐學(xué)習(xí)這些技術(shù)的工作原理,從而能更輕松地在日常工作流程中應(yīng)用這些工具。
這本重要的圖書提供了:
一些非常有用、非常常用的可解釋性技術(shù),突出其優(yōu)缺點(diǎn),幫助你選擇非常適合的工具。
實(shí)施這些技術(shù)的技巧和好實(shí)踐。
與可解釋性互動(dòng)的指南,并幫助你避免常見的陷阱。
將可解釋性融入機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程的知識(shí),幫助構(gòu)建更穩(wěn)健的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
關(guān)于可解釋AI的建議,包括如何將這些技術(shù)應(yīng)用于處理使用表格、圖像或文本數(shù)據(jù)的模型。
使用Keras、TensorFlow2.0、PyTorch和HuggingFace等知名可解釋性庫構(gòu)建的模型的Python代碼示例。
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