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面向從業(yè)者的可解釋人工智能

“這本書通過(guò)真實(shí)案例、權(quán)衡取舍以及將深?yuàn)W的科學(xué)知識(shí)與實(shí)用代碼相結(jié)合，為模型可解釋性提供了一個(gè)輕松卻全面的介紹?！?br /> ——Harsha Nori
工程經(jīng)理/負(fù)責(zé)任人工智能部門，微軟研究院
“這本書獨(dú)特地采用了實(shí)用主義的方式，注重算法之外的人性因素，是所有機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者的必讀之作?！?br /> ——Salem Haykal
區(qū)域技術(shù)負(fù)責(zé)人/GCP云AI與行業(yè)解決方案，Alphabet/GCP

大多數(shù)中級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)書籍側(cè)重于介紹如何通過(guò)提高準(zhǔn)確性或降低預(yù)測(cè)誤差來(lái)優(yōu)化模型。然而，這種方法往往忽視了理解機(jī)器學(xué)習(xí)模型為什么以及如何做出預(yù)測(cè)的重要性?？山忉屝苑椒楦玫乩斫饽Ｐ托袨樘峁┝吮夭豢缮俚墓ぞ甙@本實(shí)用指南匯集了最先進(jìn)的模型可解釋性技術(shù)。經(jīng)驗(yàn)豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家將通過(guò)實(shí)踐學(xué)習(xí)這些技術(shù)的工作原理，從而能更輕松地在日常工作流程中應(yīng)用這些工具。
這本重要的圖書提供了：
● 一些最有用、最常用的可解釋性技術(shù)，突出其優(yōu)缺點(diǎn)，幫助你選擇最適合的工具。
● 實(shí)施這些技術(shù)的技巧和最佳實(shí)踐。
● 與可解釋性互動(dòng)的指南，并幫助你避免常見(jiàn)的陷阱。
● 將可解釋性融入機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程的知識(shí)，幫助構(gòu)建更穩(wěn)健的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
● 關(guān)于可解釋AI的建議，包括如何將這些技術(shù)應(yīng)用于處理使用表格、圖像或文本數(shù)據(jù)的模型。
● 使用Keras、TensorFlow 2.0、PyTorch和HuggingFace等知名可解釋性庫(kù)構(gòu)建的模型的Python代碼示例。