可解释AI实战(PyTorch版)
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作者作者:(英)阿杰伊·塔姆佩|责编:王军|译者:叶伟民//朱明超//刘华//叶孟良//袁敏
出版社清华大学出版社
ISBN9787302654865
出版时间2024-03
装帧平装
纸张胶版纸
定价98元
货号ZJ:9787302654865
上书时间2024-12-24
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商品详情
- 品相描述：全新
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- 商品描述
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作者简介:
朱明超
复旦大学研究生，蚂蚁集团大安全算法研究员，负责可信人工智能算法研究，《可解释机器学习》译者，《Python可解释AI（XAI）实战》译者之一。
内容简介:
对于深度学习模型，常常很难解释其工作方式，即使是创建这些模型的数据科学家也不例外。提高机器学习模型的透明度和可解释性可以最大限度地减少错误，减少意想不到的偏见，增加用户对结果的信任。本书讲述了探索“黑盒”模型内部机制的技术，提供了设计可靠算法的方法，并揭示了导致结果偏差的各种关键因素。
本书将教会你识别模型所学习到的模式，并解释为何会产生这样的结果。通过阅读本书，你将掌握一些用于解释白盒模型（如线性回归和广义可加模型）的方法，以及一些用于解释复杂深度学习模型的方法。可解释AI是一个快速发展的领域，本书将该领域的前沿研究简化为你可以在Python中实现的实际方法。
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