书籍详细信息：
可解释AI实战:PyTorch版
书目信息机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-302-65486-5:CNY98.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 可解释AI实战/.(英) 阿杰伊·塔姆佩著/.叶伟民 ... [等] 译 |
| 出版发行项： | 北京:,清华大学出版社:,2024.3 |
| 载体形态项： | xi, 269页:;+图:;+24cm |
| 相关题名附注： | 英文题名原文取自封面 |
| 提要文摘： | 本书简化了对透明且可解释的AI的前沿研究, 提供了可以使用Python和开源库轻松实现的实用方法。通过所有主流机器学习方法的示例, 本书展示了一些AI方法不透明的原因, 识别模型学习的模式, 并提供构建公平和无偏见模型的最佳实践。通过阅读本书, 读者将能够在训练期间提高AI的性能, 并构建强大的系统来抵消偏差、数据泄露和概念漂移造成的错误。书中通过简练的语言精炼地解释了为什么人工智能模型难以解释, 什么是白盒模型, 例如线性回归、决策树和广义加法模型, 对部分依赖图、LIME、SHAP、Anchors及如显著性映射、网络剖析和表征学习等技术做了介绍, 并介绍什么是公平性以及如何减轻AI系统中的偏差, 实现符合GDPR的强大AI系统。 |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 塔姆佩 著 |
| 个人名称次要： | 叶伟民 译 |
| 个人名称次要： | 朱明超 译 |
| 个人名称次要： | 刘华 译 |
| 记录来源： | CN 湖北三新 20240319 |
