Объяснимые модели искусственного интеллекта на Python

Обзор

Данная книга посвящена методам и техникам объяснимого искусственного интеллекта (XAI), позволяющим понять, как работают модели машинного обучения. Особое внимание уделяется практической реализации этих методов с использованием языка программирования Python. Читатели научатся анализировать предсказания моделей, выявлять факторы, влияющие на их решения, и повышать доверие к системам ИИ. Рассматриваются как общие подходы к интерпретации моделей, так и специфические инструменты для различных типов алгоритмов.

Кому подойдёт

• Специалистам по данным, желающим углубить понимание своих моделей.
• Разработчикам, стремящимся создавать более прозрачные и надежные ИИ-системы.
• Исследователям в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
• Студентам, изучающим продвинутые концепции ИИ.

Ключевые особенности

• Язык: Русский
• Формат: Печатная книга
• Тематика: Искусственный интеллект, машинное обучение, Python

<hr>

Explainable AI Models in Python

Overview

This book delves into the methods and techniques of Explainable Artificial Intelligence (XAI), enabling an understanding of how machine learning models operate. It focuses on the practical implementation of these methods using the Python programming language. Readers will learn to analyze model predictions, identify factors influencing their decisions, and enhance trust in AI systems. Both general approaches to model interpretation and specific tools for various algorithm types are covered.

Who it's for

• Data scientists seeking deeper model comprehension.
• Developers aiming to build more transparent and reliable AI systems.
• Researchers in machine learning and artificial intelligence.
• Students studying advanced AI concepts.

Key features

• Language: Russian
• Format: Print book
• Subject: Artificial Intelligence, Machine Learning, Python