Python可解释AI(XAI)实战

作者: [法]丹尼斯·罗斯曼(Denis Rothman)著 叶伟民 朱明超 译

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2022-08-01

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简介

主要内容  在机器学习生命周期的不同阶段规划和实施 XAI  评估目前流行的各种XAI开源工具的优缺点  介绍如何处理机器学习数据中的偏见问题  介绍处理机器学习数据中的道德伦理和法律问题的工具和相关知识  介绍XAI 设计和可视化方面的最佳实践  将XAI集成到Python模型中  在整个机器学习生命周期中使用对应的XAI工具来解决业务问题

编辑推荐

怎样才能有效地向A业务和利益相关者解释Al的决策?你需要仔细规划、设计和可视化。要解决的问题、模型以及变量之间的关系通常是微妙、出乎意料和复杂的。 《Python可解释AI(XAI)实战》通过几个精心设计的项目让你在实践中掌握众多XAI工具和方法,而不是仅仅停留在理论和概念上。你将动手构建模型,可视化解释结果,并集成XAI工具。 你将使用Python、TensorFlow 2、Google Cloud XAI平台、Google Colaboratory和其他框架构建XAI解决方案,以打开机器学习模型的黑匣子。本书涵盖多个可在整个机器学习项目生命周期中使用的Python开源XAI工具。 你将学习如何探索机器学习模型结果,检查关键影响变量和变量关系,检测和处理偏见和道德伦理及法律问题,以及将机器学习模型可视化到用户界面中。 读完这本书,你将深入了解XAI的核心概念并掌握多个XAI工具和方法。

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2022-08-01
  • 作者:[法]丹尼斯·罗斯曼(Denis Rothman)著 叶伟民 朱明超 译
  • 更新: 2023-12-05
  • 书号:9787302613299
  • 中图:TP312PY
  • 学科:
    工学
    控制科学与工程
    工学
    计算机科学与技术

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