Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Interpretable AI de Ajay Thampi

Interpretable AI

Autor Ajay Thampi
en Limba Engleză Paperback – 5 iul 2022

Ecosistemul acestui volum este construit în jurul limbajului Python, oferind instrumente concrete pentru a transforma sistemele de inteligență artificială din entități opace în structuri transparente. Ne-a atras atenția modul în care Ajay Thampi reușește să echilibreze nevoia de putere predictivă a modelelor de învățare profundă cu necesitatea de a explica deciziile luate către partenerii de business. Cartea nu rămâne la nivel teoretic, ci propune tehnici de ultimă oră pentru identificarea și eliminarea prejudecăților (bias) și a fenomenului de „data leakage”, aspecte critice în dezvoltarea unor soluții software etice. Putem afirma că structura lucrării facilitează o înțelegere profundă a modului în care funcționează algoritmii, oferind ghidaj pentru situațiile în care este preferabil un model simplu, intrinsec transparent, față de unul complex care necesită tehnici suplimentare de interpretare. Tonul este unul tehnic și aplicat, fiind evitate ambiguitățile în favoarea unor metode ce pot fi implementate imediat în fluxul de producție. Această abordare este esențială pentru inginerii care trebuie să asigure conformitatea cu reglementările legale tot mai stricte privind transparența algoritmilor. Cititorul care a aplicat deja conceptele de bază din Practical Explainable AI Using Python de Pradeepta Mishra va găsi aici o continuare firească, concentrată pe rafinarea tehnicilor de interpretare și pe gestionarea cazurilor dificile de deep learning. În timp ce alte lucrări se axează pe biblioteci specifice, Interpretable AI pune accent pe logica din spatele deciziilor sistemului, oferind un avantaj competitiv oricărui specialist în date care dorește să livreze rezultate nu doar precise, ci și verificabile.

Citește tot Restrânge

Preț: 31654 lei

Preț vechi: 39567 lei
-20%

Puncte Express: 475

Carte disponibilă

Livrare economică 30 septembrie-14 octombrie
Livrare express 16-22 septembrie pentru 3681 lei

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit de la 40000 lei Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781617297649
ISBN-10: 161729764X
Pagini: 328
Dimensiuni: 188 x 231 x 19 mm
Greutate: 0.61 kg
Editura: Manning Publications

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte inginerilor de date și specialiștilor în învățare automată care doresc să elimine caracterul de „cutie neagră” al modelelor lor. Cititorul câștigă competențe practice în Python pentru a explica deciziile AI, asigurând astfel încrederea utilizatorilor și respectarea normelor legale. Este o resursă indispensabilă pentru a trece de la simple predicții la sisteme AI responsabile și auditabile.

Descriere scurtă

AI doesn’t have to be a black box. These practical techniques help shine a light on your model’s mysterious inner workings. Make your AI more transparent, and you’ll improve trust in your results, combat data leakage and bias, and ensure compliance with legal requirements.

In Interpretable AI, you will learn:

Why AI models are hard to interpret
Interpreting white box models such as linear regression, decision trees, and generalized additive models
Partial dependence plots, LIME, SHAP and Anchors, and other techniques such as saliency mapping, network dissection, and representational learning
What fairness is and how to mitigate bias in AI systems
Implement robust AI systems that are GDPR-compliant

Interpretable AI opens up the black box of your AI models. It teaches cutting-edge techniques and best practices that can make even complex AI systems interpretable. Each method is easy to implement with just Python and open source libraries. You’ll learn to identify when you can utilize models that are inherently transparent, and how to mitigate opacity when your problem demands the power of a hard-to-interpret deep learning model.

About the technology
It’s often difficult to explain how deep learning models work, even for the data scientists who create them. Improving transparency and interpretability in machine learning models minimizes errors, reduces unintended bias, and increases trust in the outcomes. This unique book contains techniques for looking inside “black box” models, designing accountable algorithms, and understanding the factors that cause skewed results.

About the book
Interpretable AI teaches you to identify the patterns your model has learned and why it produces its results. As you read, you’ll pick up algorithm-specific approaches, like interpreting regression and generalized additive models, along with tips to improve performance during training. You’ll also explore methods for interpreting complex deep learning models where some processes are not easily observable. AI transparency is a fast-moving field, and this book simplifies cutting-edge research into practical methods you can implement with Python.

What's inside

Techniques for interpreting AI models
Counteract errors from bias, data leakage, and concept drift
Measuring fairness and mitigating bias
Building GDPR-compliant AI systems

About the reader
For data scientists and engineers familiar with Python and machine learning.
About the author
Ajay Thampi is a machine learning engineer focused on responsible AI and fairness.

Table of Contents

PART 1 INTERPRETABILITY BASICS
1 Introduction
2 White-box models
PART 2 INTERPRETING MODEL PROCESSING
3 Model-agnostic methods: Global interpretability
4 Model-agnostic methods: Local interpretability
5 Saliency mapping
PART 3 INTERPRETING MODEL REPRESENTATIONS
6 Understanding layers and units
7 Understanding semantic similarity
PART 4 FAIRNESS AND BIAS
8 Fairness and mitigating bias
9 Path to explainable AI