Inteligență artificială interpretabilă: construirea unor sisteme de învățare automată explicabile

Recenzii ale cititorilor

Această carte servește ca un ghid cuprinzător pentru interpretarea modelelor de învățare automată, făcându-l accesibil atât experților, cât și celor cu cunoștințe minime în domeniu. Ea explorează diverse tehnici de învățare supravegheată și metodele utilizate pentru interpretarea rezultatelor acestora, abordând în același timp și limitările acestor tehnici de interpretabilitate. Este deosebit de utilă pentru practicieni, factori de decizie și pentru oricine este implicat în aplicații AI, în special pentru cele care au impact asupra sistemelor critice de siguranță.

⬤ Oferă exemple clare și o abordare simplă a înțelegerii modelelor de învățare automată.
⬤ Utilă pentru practicieni, inclusiv pentru cei cu o expertiză minimă în machine learning.
⬤ Acoperă atât metodele clasice, cât și cele complexe de interpretare a rețelelor neuronale.
⬤ Abordează probleme vitale precum scurgerea de date, părtinirea și conformitatea.
⬤ Subliniază importanța interpretabilității modelului în aplicațiile critice pentru siguranță.

⬤ Cititorii care nu au experiență în învățarea automată s-ar putea confrunta cu unele detalii tehnice.
⬤ Sunt discutate unele limitări ale tehnicilor de interpretabilitate, dar unii cititori ar putea dori o înțelegere mai profundă.

(pe baza a 5 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Interpretable AI: Building Explainable Machine Learning Systems

Conținutul cărții:

Interpretable AI este un ghid practic pentru tehnicile de interpretabilitate care deschid cutia neagră a inteligenței artificiale.

Modelele AI pot deveni atât de complexe încât chiar și experții au dificultăți în a le înțelege - și uitați de explicarea nuanțelor unui grup de algoritmi noi unei părți interesate de afaceri! Interpretable AI este plin de tehnici de ultimă oră care vă vor îmbunătăți înțelegerea modului în care funcționează modelele dvs. AI.

Interpretable AI este un ghid practic pentru tehnicile de interpretabilitate care deschid cutia neagră a AI. Acest ghid practic simplifică cercetarea de ultimă oră în IA transparentă și explicabilă, oferind metode practice pe care le puteți implementa cu ușurință cu Python și biblioteci open source. Cu exemple din toate abordările majore de învățare automată, această carte demonstrează de ce unele abordări ale inteligenței artificiale sunt atât de opace, vă învață să identificați modelele pe care modelul dvs. le-a învățat și prezintă cele mai bune practici pentru construirea de modele corecte și imparțiale.

Achiziționarea cărții tipărite include o carte electronică gratuită în format PDF, Kindle și ePub de la Manning Publications.