На майские праздники офис будет обрабатывать заказы 27 апреля, 2, 3, 6, 7, 8 и далее с 13 мая.
Новинка
Предзаказ

Книга: Масис Серг "Интерпретируемое машинное обучение на Python"

(0)
(0)
(0)
Характеристики
Издательство:
БХВ-Петербург
Формат:
165 x 215 мм
Переплет/обложка:
Мягкая обложка
Год издания:
2023
ISBN:
978-5-9775-1735-5
Автор:
Масис Серг
Количество страниц в книге:
384
Иллюстрации:
Черно-белая
Все характеристики
Описание

Книга поможет осознанно и эффективно работать с моделями машинного обучения.

Показать полностью Свернуть
Нет в наличии
Описание
Характеристики
Описание

Дано введение в интерпретацию машинного обучения: раскрыты важность темы, ее ключевые понятия и проблемы. Рассмотрены методы интерпретации: модельно-агностические, якорные и контрфактические, для многопеременного прогнозирования, а также  визуализации сверточных нейронных сетей. Раскрыты вопросы настройки на интерпретируемость: отбор и конструирование признаков, ослабление систематического смещения и причинно-следственный вывод, монотонные ограничения, настройка моделей и устойчивость к антагонизму. Показаны перспективы развития интерпретируемых моделей машинного обучения. Каждая глава книги включает подробные примеры исходного кода на языке Python.

На сайте издательства размещен архив с цветными иллюстрациями.

О чем эта книга

Эта книга поможет вам эффективно работать с моделями машинного обучения. Каждая глава включает подробные примеры исходного кода на языке Python.

Первый раздел книги представляет собой руководство для начинающих по интерпретации результатов моделирования. В нем даны основные понятия и проблемы, показано значение машинного обучения в бизнесе. Рассмотрены модели белого ящика, черного ящика и стеклянного ящика, проведено их сравнение и предложены разумные компромиссы.

Во втором разделе описан широкий спектр методов интерпретации, известных также как методы объяснимого искусственного интеллекта, и их применение в случаях  классификации, регрессии, табличных временных рядов, обработки изображений или текста. Результаты моделирования сопровождаются программными кодами и понятными примерами.

В третьем разделе рассмотрена настройка моделей и работа с обучающими данными. При этом интерпретируемость обеспечивается за счет снижения сложности, ослабления систематического смещения и повышения надежности. Рассмотрены новейшие методы выбора признаков, монотонных ограничений, состязательного переобучения и др.

К концу этой книги вы сможете лучше понимать модели машинного обучения и улучшать их за счет настройки интерпретируемости.

Для кого эта книга предназначена

  • для новичков и студентов, изучающих науку о данных, обладающих основополагающими знаниями машинного обучения и языка программирования Python;
  • для профессионалов по работе с данными, на которых возлагается все более важная ответственность в объяснении хода работы систем ИИ, которые они разрабатывают и чью работу они сопровождают технически;
  • для инженеров по машинному обучению и исследователей данных, которые хотят расширить свой набор навыков, включив в него новейшие методы интерпретации и способы уменьшения систематических ошибок;
  • для специалистов по этике ИИ, чтобы углубить свое понимание имплементационных сторон своей работы в целях более эффективного ориентирования этих усилий;
  • для менеджеров проектов ИИ и руководителей компаний, которые хотят внедрить интерпретируемое машинное обучение в свои производственные процессы, чтобы соответствовать принципам объективности, подотчетности и прозрачности.
Характеристики
Издательство
БХВ-Петербург
Формат
165 x 215 мм
Переплет/обложка
Мягкая обложка
Год издания
2023
ISBN
978-5-9775-1735-5
Автор
Масис Серг
Количество страниц в книге
384
Иллюстрации
Черно-белая
Отзывы
Отзывы
Отзывов еще никто не оставлял
Обратный звонок
Запрос успешно отправлен!
Имя *
Телефон *
Предзаказ
Предзаказ успешно отправлен!
Имя *
Телефон *
Добавить в корзину
Название товара
100 руб
1 шт.
Перейти в корзину

Книга: Масис Серг "Интерпретируемое машинное обучение на Python"

0 отзывов
Быстрое оформление заказа