Explainable AI Recipes : Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability with Python
Sprache: Englisch
Verlag: Apress, 2023
- Softcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer:in bei AbeBooks seit 14. August 2006
Zustand: Neu
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Understand how to use Explainable AI (XAI) libraries and build trust in AI and machine learning models. This book utilizes a problem-solution approach to explaining machine learning models and their algorithms.The book starts with model interpretation for supervised learning linear models, which includes feature importance, partial dependency analysis, and influential data point analysis for both classification and regression models. Next, it explains supervised learning using non-linear models and state-of-the-art frameworks such as SHAP values/scores and LIME for local interpretation. Explainability for time series models is covered using LIME and SHAP, as are natural language processing-related tasks such as text classification, and sentiment analysis with ELI5, and ALIBI. The book concludes with complex model classification and regression-like neural networks and deep learning models using the CAPTUM framework that shows feature attribution, neuron attribution,and activation attribution. After reading this book, you will understand AI and machine learning models and be able to put that knowledge into practice to bring more accuracy and transparency to your analyses.What You Will LearnCreate code snippets and explain machine learning models using PythonLeverage deep learning models using the latest code with agile implementationsBuild, train, and explain neural network models designed to scaleUnderstand the different variants of neural network modelsWho This Book Is ForAI engineers, data scientists, and software developers interested in XAI.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9781484290286
- Titel
- Explainable AI Recipes : Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability with Python
- Autor
- Pradeepta Mishra
- Verlag
- Apress
- Erscheinungsjahr
- 2023
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1484290283
- ISBN-13
- 9781484290286
- Artikelgewicht
- 429 Gramm
- Abmessungen
- 235x155x16 mm
- Create code snippets and explain machine learning models using Python
- Leverage deep learning models using the latest code with agile implementations
- Build, train, and explain neural network models designed to scale
- Understand the different variants of neural network models
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