Recenzie čitateľov
Zhrnutie:Kniha je komplexným úvodom do vysvetľujúcej umelej inteligencie (XAI), ktorý zahŕňa celý rad tém, nástrojov a techník na zlepšenie interpretovateľnosti modelov strojového učenia, najmä pre odborníkov z praxe, ktorí používajú Python. Zaoberá sa potrebou pochopenia algoritmov čiernej skrinky v aplikáciách umelej inteligencie a skúma etické aspekty v umelej inteligencii. Niektorí čitatelia však zistili, že jej chýba hĺbka, pokiaľ ide o pokročilé techniky a implementačné detaily.
Výhody:⬤ Komplexný úvod do XAI so zameraním na praktické aplikácie a nástroje.
⬤ Zahŕňa rôzne techniky výkladu a príklady z reálneho sveta.
⬤ Na konci každej kapitoly poskytuje zhrnutia, otázky a odkazy na lepšie pochopenie.
⬤ Zaoberá sa etickými aspektmi a právnymi rámcami súvisiacimi s AI.
⬤ Dobrá organizácia a tok informácií, vďaka čomu sú zložité témy prístupné.
Nevýhody:⬤ Chýba hĺbka pokročilých techník v niektorých oblastiach, čo vedie k sklamaniu tých, ktorí hľadajú sofistikovanejšie poznatky.
⬤ Niektorí čitatelia kritizujú celkovú organizáciu a priebeh knihy.
⬤ Niekoľko z nich ju nepovažovalo za dostatočne pútavú alebo vzrušujúcu a zvažovali jej vrátenie.
(na základe 12 čitateľských recenzií)
Pôvodný názov:
Hands-On Explainable AI (XAI) with Python: Interpret, visualize, explain, and integrate reliable AI for fair, secure, and trustworthy AI apps
Obsah knihy:
Vyriešte modely čiernych skriniek vo svojich aplikáciách umelej inteligencie, aby boli spravodlivé, dôveryhodné a bezpečné. Oboznámte sa so základnými princípmi a nástrojmi na nasadenie vysvetliteľnej umelej inteligencie (XAI) do vašich aplikácií a rozhraní na podávanie správ.
Kľúčové vlastnosti
⬤ Oboznámte sa s nástrojmi a technikami vysvetľovanej umelej inteligencie na spracovanie dôveryhodných výsledkov umelej inteligencie.
⬤ Pochopiť, ako odhaliť, spracovať a vyhnúť sa bežným problémom s etikou a zaujatosťou AI.
⬤ Integrovať férovú AI do populárnych aplikácií a reportovacích nástrojov s cieľom poskytnúť obchodnú hodnotu pomocou jazyka Python a súvisiacich nástrojov.
Popis knihy
Efektívne tlmočenie poznatkov AI zainteresovaným stranám z oblasti podnikania si vyžaduje starostlivé plánovanie, návrh a výber vizualizácie. Opis problému, modelu a vzťahov medzi premennými a ich zisteniami je často jemný, prekvapivý a technicky zložitý.
V knihe Hands-On Explainable AI (XAI) with Python uvidíte prácu s konkrétnymi praktickými projektmi strojového učenia v jazyku Python, ktoré sú strategicky usporiadané tak, aby zlepšili vaše chápanie analýzy výsledkov AI. Budete vytvárať modely, interpretovať výsledky pomocou vizualizácií a integrovať nástroje na vytváranie správ XAI a rôzne aplikácie.
Budete vytvárať riešenia XAI v jazykoch Python, TensorFlow 2, platforme XAI služby Google Cloud, Google Colaboratory a ďalších rámcoch, aby ste otvorili čiernu skrinku modelov strojového učenia. Kniha vás oboznámi s niekoľkými open-source nástrojmi XAI pre Python, ktoré môžete používať počas celého životného cyklu projektu strojového učenia.
Naučíte sa, ako skúmať výsledky modelov strojového učenia, preskúmavať kľúčové ovplyvňujúce premenné a vzťahy medzi premennými, zisťovať a riešiť otázky zaujatosti a etiky a integrovať predpovede pomocou jazyka Python spolu s podporou vizualizácie modelov strojového učenia do používateľsky vysvetliteľných rozhraní.
Na konci tejto knihy o umelej inteligencii budete mať dôkladné pochopenie základných konceptov XAI.
Čo sa naučíte
⬤ Plánovať XAI prostredníctvom rôznych fáz životného cyklu strojového učenia.
⬤ Odhadnúť silné a slabé stránky populárnych aplikácií XAI s otvoreným zdrojovým kódom.
⬤ Preskúmať, ako odhaliť a riešiť problémy so skreslením údajov strojového učenia.
⬤ Preskúmajte etické aspekty a nástroje na riešenie bežných problémov v údajoch strojového učenia.
⬤ Zverejnite osvedčené postupy návrhu a vizualizácie XAI.
⬤ Integrovať vysvetliteľné výsledky umelej inteligencie pomocou modelov v jazyku Python.
⬤ Využívajte súpravy nástrojov XAI pre Python v životných cykloch strojového učenia na riešenie obchodných problémov.
Pre koho je táto kniha určená
Táto kniha nie je úvodom do programovania v jazyku Python ani do konceptov strojového učenia. Aby ste z tejto knihy vyťažili čo najviac, musíte mať určité základné znalosti a/alebo skúsenosti s knižnicami strojového učenia, ako je scikit-learn.
Medzi potenciálnych čitateľov tejto knihy patria:
⬤ Profesionáli, ktorí už používajú Python na ako dátovú vedu, strojové učenie, výskum a analýzu.
⬤ Dátoví analytici a dátoví vedci, ktorí chcú získať úvod do vysvetľujúcich nástrojov a techník umelej inteligencie.
⬤ Manažéri projektov AI, ktorí musia čeliť zmluvným a právnym povinnostiam vysvetľovania AI pre fázu prijímania ich aplikácií.
