Interpretable AI: Building Explainable Machine Learning Systems

Recenzie čitateľov

Táto kniha slúži ako komplexný sprievodca interpretáciou modelov strojového učenia, vďaka čomu je prístupná odborníkom aj ľuďom s minimálnymi skúsenosťami v tejto oblasti. Skúma rôzne techniky učenia pod dohľadom a metódy používané na interpretáciu ich výsledkov, pričom sa zaoberá aj obmedzeniami týchto techník interpretácie. Je obzvlášť užitočná pre odborníkov z praxe, rozhodovačov a všetkých, ktorí sa zaoberajú aplikáciami umelej inteligencie, najmä tými, ktoré majú vplyv na systémy kritické z hľadiska bezpečnosti.

⬤ Poskytuje jasné príklady a jednoduchý prístup k pochopeniu modelov strojového učenia.
⬤ Užitočné pre odborníkov z praxe vrátane tých, ktorí majú minimálne odborné znalosti v oblasti strojového učenia.
⬤ Pokrýva klasické aj komplexné metódy výkladu neurónových sietí.
⬤ Rieši dôležité otázky, ako je únik údajov, skreslenie a súlad.
⬤ Zdôrazňuje dôležitosť interpretovateľnosti modelu v aplikáciách kritických z hľadiska bezpečnosti.

⬤ Čitatelia bez skúseností so strojovým učením môžu mať problémy s niektorými technickými detailmi.
⬤ Diskutuje sa o niektorých obmedzeniach techník interpretovateľnosti, ale niektorí čitatelia by mohli túžiť po hlbších poznatkoch.

(na základe 5 čitateľských recenzií)

Obsah knihy:

Interpretovateľná umelá inteligencia je praktický sprievodca technikami interpretovateľnosti, ktoré otvárajú čiernu skrinku umelej inteligencie.

Modely umelej inteligencie môžu byť také zložité, že aj odborníci majú problém im porozumieť - a zabudnite na vysvetľovanie nuáns zhluku nových algoritmov zainteresovaným stranám z biznisu! Interpretovateľná AI je plná špičkových techník, ktoré zlepšia vaše pochopenie fungovania modelov AI.

Interpretovateľná AI je praktický sprievodca technikami interpretovateľnosti, ktoré otvárajú čiernu skrinku umelej inteligencie. Táto praktická príručka zjednodušuje špičkový výskum na transparentnú a vysvetľovanú AI a prináša praktické metódy, ktoré môžete ľahko implementovať pomocou jazyka Python a knižníc s otvoreným zdrojovým kódom. Na príkladoch zo všetkých hlavných prístupov strojového učenia táto kniha ukazuje, prečo sú niektoré prístupy k AI také neprehľadné, naučí vás identifikovať vzory, ktoré sa váš model naučil, a predstavuje osvedčené postupy na vytváranie spravodlivých a nezaujatých modelov.

Zakúpenie tlačenej knihy zahŕňa bezplatnú elektronickú knihu vo formátoch PDF, Kindle a ePub od vydavateľstva Manning Publications.