Bewertung:
Dieses Buch ist ein umfassender Leitfaden für die Interpretation von Modellen des maschinellen Lernens, der sowohl für Experten als auch für Personen mit minimalen Kenntnissen auf diesem Gebiet zugänglich ist. Es untersucht verschiedene überwachte Lerntechniken und die Methoden, die zur Interpretation ihrer Ergebnisse verwendet werden, und geht dabei auch auf die Grenzen dieser Interpretationsmethoden ein. Es ist besonders nützlich für Praktiker, Entscheidungsträger und alle, die sich mit KI-Anwendungen befassen, insbesondere mit solchen, die sich auf sicherheitskritische Systeme auswirken.
Vorteile:⬤ Bietet klare Beispiele und einen einfachen Ansatz zum Verständnis von Machine-Learning-Modellen.
⬤ Nützlich für Praktiker, auch für solche mit minimalen Kenntnissen im maschinellen Lernen.
⬤ Behandelt sowohl klassische als auch komplexe Methoden zur Interpretation neuronaler Netze.
⬤ Behandelt wichtige Themen wie Datenlecks, Verzerrungen und Compliance.
⬤ Betont die Bedeutung der Modellinterpretation in sicherheitskritischen Anwendungen.
⬤ Leser, die keine Erfahrung mit maschinellem Lernen haben, könnten mit einigen technischen Details Schwierigkeiten haben.
⬤ Einige Einschränkungen der Interpretierbarkeitstechniken werden diskutiert, aber einige Leser könnten sich tiefere Einblicke wünschen.
(basierend auf 5 Leserbewertungen)
Interpretable AI: Building Explainable Machine Learning Systems
Interpretierbare KI ist ein praktischer Leitfaden für Interpretationsverfahren, die die Blackbox der KI öffnen.
KI-Modelle können so komplex werden, dass selbst Experten Schwierigkeiten haben, sie zu verstehen - und vergessen Sie, die Nuancen eines Clusters neuartiger Algorithmen einem Geschäftsinteressenten zu erklären! Interpretable AI ist voll von innovativen Techniken, die Ihr Verständnis für die Funktionsweise Ihrer KI-Modelle verbessern werden.
Interpretable AI ist ein praktischer Leitfaden für Interpretationsverfahren, die die Blackbox der KI öffnen. Dieser praktische Leitfaden vereinfacht die Spitzenforschung zu transparenter und erklärbarer KI und liefert praktische Methoden, die Sie mit Python und Open-Source-Bibliotheken leicht implementieren können. Anhand von Beispielen aus allen wichtigen Ansätzen des maschinellen Lernens zeigt dieses Buch, warum manche KI-Ansätze so undurchsichtig sind, lehrt Sie, die Muster zu erkennen, die Ihr Modell gelernt hat, und stellt bewährte Verfahren zur Erstellung fairer und unvoreingenommener Modelle vor.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
| ISBN: | 9781617297649 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 275 |
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