- Main
- Computers - Artificial Intelligence (AI)
- Practical Explainable AI Using Python:...
Practical Explainable AI Using Python: Artificial Intelligence Model Explanations Using Python-based Libraries, Extensions, and Frameworks
Pradeepta Mishraროგორ მოგეწონათ ეს წიგნი?
როგორი ხარისხისაა ეს ფაილი?
ჩატვირთეთ, ხარისხის შესაფასებლად
როგორი ხარისხისაა ჩატვირთული ფაილი?
Learn the ins and outs of decisions, biases, and reliability of AI algorithms and how to make sense of these predictions. This book explores the so-called black-box models to boost the adaptability, interpretability, and explainability of the decisions made by AI algorithms using frameworks such as Python XAI libraries, TensorFlow 2.0+, Keras, and custom frameworks using Python wrappers.
You'll begin with an introduction to model explainability and interpretability basics, ethical consideration, and biases in predictions generated by AI models. Next, you'll look at methods and systems to interpret linear, non-linear, and time-series models used in AI. The book will also cover topics ranging from interpreting to understanding how an AI algorithm makes a decision
Further, you will learn the most complex ensemble models, explainability, and interpretability using frameworks such as Lime, SHAP, Skater, ELI5, etc. Moving forward, you will be introduced to model explainability for unstructured data, classification problems, and natural language processing–related tasks. Additionally, the book looks at counterfactual explanations for AI models. Practical Explainable AI Using Python shines the light on deep learning models, rule-based expert systems, and computer vision tasks using various XAI frameworks.
What You'll Learn
Who This Book Is For
AI engineers, data scientists, and software developers involved in driving AI projects/ AI products.
You'll begin with an introduction to model explainability and interpretability basics, ethical consideration, and biases in predictions generated by AI models. Next, you'll look at methods and systems to interpret linear, non-linear, and time-series models used in AI. The book will also cover topics ranging from interpreting to understanding how an AI algorithm makes a decision
Further, you will learn the most complex ensemble models, explainability, and interpretability using frameworks such as Lime, SHAP, Skater, ELI5, etc. Moving forward, you will be introduced to model explainability for unstructured data, classification problems, and natural language processing–related tasks. Additionally, the book looks at counterfactual explanations for AI models. Practical Explainable AI Using Python shines the light on deep learning models, rule-based expert systems, and computer vision tasks using various XAI frameworks.
What You'll Learn
- Review the different ways of making an AI model interpretable and explainable
- Examine the biasness and good ethical practices of AI models
- Quantify, visualize, and estimate reliability of AI models
- Design frameworks to unbox the black-box models
- Assess the fairness of AI models
- Understand the building blocks of trust in AI models
- Increase the level of AI adoption
Who This Book Is For
AI engineers, data scientists, and software developers involved in driving AI projects/ AI products.
კატეგორია:
წელი:
2022
გამოცემა:
1
გამომცემლობა:
Apress
ენა:
english
გვერდები:
362
ISBN 10:
1484271572
ISBN 13:
9781484271575
ფაილი:
EPUB, 24.76 MB
თქვენი თეგები:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2022
ონლაინ წაკითხვა
- ჩატვირთვა
- epub 24.76 MB Current page
- Checking other formats...
გსურთ დაამატოთ წიგნის მაღაზია? დაგვიკავშირდით support@z-lib.do-ით
1-5 წუთის განმავლობაში ფაილი გადაიგზავნება თქვენს email-ზე.
1-5 წუთში ფაილი გადაცემული იქნება თქვენს Telegram ანგარიშზე.
ყურადღება: დარწმუნდით, რომ თქვენი ანგარიში დაუკავშირეთ Z-Library Telegram ბოტს.
1-5 წუთში ფაილი გადაიცემა თქვენს Kindle მოწყობილობაზე.
შენიშვნა: თქვენ გჭირდებათ ყველა იმ წიგნის ვერიფიკაცია, რომელსაც უგზავნით Kindle-ს. შეამოწმეთ თქვენი ელ.ფოსტა მიიღეთ თუ არა Amazon Kindle Support-ისგან დამადასტურებელი წერილი.
ხორციელდება კონვერტაციის -ში
კონვერტაციის -ში ვერ მოხერხდა
პრემიუმ სტატუსის უპირატესობები
- გაგზავნეთ ელექტრონულ მკითხველებზე
- ჩამოტვირთვის გაზრდილი ლიმიტი
- ფაილების კონვერტაცია
- ძიების მეტი შედეგი
- სხვა უპირატესობები