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Explainable Ai Recipes : Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability With Python
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Explainable AI Recipes Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability with Python
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Explainable Ai Recipes : Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability With Python
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Explainable AI Recipes: Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability with Python
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Internationale AusgabePyTorch Recipes, 2nd Edition
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Pytorch Recipes 2nd ed.
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PyTorch Recipes
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. Second Edition. Learn how to use PyTorch to build neural network models using code snippets updated for this second edition. This book includes new chapters covering topics such as distributed PyTorch modeling, deploying PyTorch models in production, and developments around PyTorch with updated code.You'll start by learning how to use tensors to develop and fine-tune neural network models and implement deep learning models such as LSTMs, and RNNs. Next, you'll explore probability distribution concepts using PyTorch, as well as supervised and unsupervised algorithms with PyTorch. This is followed by a deep dive on building models with convolutional neural networks, deep neural networks, and recurrent neural networks using PyTorch. This new edition covers also topics such as Scorch, a compatible module equivalent to the Scikit machine learning library, model quantization to reduce parameter size, and preparing a model for deployment within a production system. Distributed parallel processing for balancing PyTorch workloads, using PyTorch for image processing, audio analysis, and model interpretation are also covered in detail. Each chapter includes recipe code snippets to perform specific activities.By the end of this book, you will be able to confidently build neural network models using PyTorch.What You Will LearnUtilize new code snippets and models to train machine learning models using PyTorchTrain deep learning models with fewer and smarter implementationsExplore the PyTorch framework for model explainability and to bring transparency to model interpretationBuild, train, and deploy neural network models designed to scale with PyTorchUnderstand best practices for evaluating and fine-tuning models using PyTorchUse advanced torch features in training deep neural networksExplore various neural network models using PyTorchDiscover functions compatible with sci-kit learn compatible modelsPerform distributed PyTorch training and executionWho This Book Is ForMachine learning engineers, data scientists and Python programmers and software developers interested in learning the PyTorch framework.
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PyTorch Recipes A Problem-Solution Approach to Build, Train and Deploy Neural Network Models
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Pytorch Recipes: A Problem-Solution Approach to Build, Train and Deploy Neural Network Models (Paperback or Softback)
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PyTorch Recipes: A Problem-Solution Approach to Build, Train and Deploy Neural Network Models
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Pytorch Recipes 2nd ed.
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Practical Explainable AI Using Python : Artificial Intelligence Model Explanations Using Python-Based Libraries, Extensions, and Frameworks
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Practical Explainable AI Using Python: Artificial Intelligence Model Explanations Using Python-based Libraries, Extensions, and Frameworks (Paperback or Softback)
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Paperback or Softback. Zustand: New. Practical Explainable AI Using Python: Artificial Intelligence Model Explanations Using Python-based Libraries, Extensions, and Frameworks. Book.
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Explainable AI Recipes: Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability with Python
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Zustand: New. 2023. 1st ed. paperback. . . . . .
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Explainable AI Recipes: Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability with Python
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Practical Explainable AI Using Python Artificial Intelligence Model Explanations Using Python-based Libraries, Extensions, and Frameworks
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Explainable Ai Recipes: Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability With Python
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PyTorch Recipes: A Problem-Solution Approach to Build, Train and Deploy Neural Network Models
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Explainable Ai Recipes : Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability With Python
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Practical Explainable AI Using Python : Artificial Intelligence Model Explanations Using Python-Based Libraries, Extensions, and Frameworks
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Practical Explainable AI Using Python: Artificial Intelligence Model Explanations Using Python-based Libraries, Extensions, and Frameworks
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Explainable AI Recipes: Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability with Python
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Explainable Ai Recipes : Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability With Python
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Practical Explainable AI Using Python (Paperback)
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Learn the ins and outs of decisions, biases, and reliability of AI algorithms and how to make sense of these predictions. This book explores the so-called black-box models to boost the adaptability, interpretability, and explainability of the decisions made by AI algorithms using frameworks such as Python XAI libraries, TensorFlow 2.0+, Keras, and custom frameworks using Python wrappers.You'll begin with an introduction to model explainability and interpretability basics, ethical consideration, and biases in predictions generated by AI models. Next, you'll look at methods and systems to interpret linear, non-linear, and time-series models used in AI. The book will also cover topics ranging from interpreting to understanding how an AI algorithm makes a decisionFurther, you will learn the most complex ensemble models, explainability, and interpretability using frameworks such as Lime, SHAP, Skater, ELI5, etc. Moving forward, youwill be introduced to model explainability for unstructured data, classification problems, and natural language processingrelated tasks. Additionally, the book looks at counterfactual explanations for AI models. Practical Explainable AI Using Python shines the light on deep learning models, rule-based expert systems, and computer vision tasks using various XAI frameworks.What You'll LearnReview the different ways of making an AI model interpretable and explainableExamine the biasness and good ethical practices of AI modelsQuantify, visualize, and estimate reliability of AI modelsDesign frameworks to unbox the black-box modelsAssess the fairness of AI modelsUnderstand the building blocks of trust in AI modelsIncrease the level of AI adoptionWho This Book Is ForAI engineers, data scientists, and software developers involved in driving AI projects/ AI products. Intermediate-Advanced Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Practical Explainable AI Using Python (eng)
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Explainable AI Recipes: Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability with Python
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PyTorch Recipes : A Problem-Solution Approach to Build, Train and Deploy Neural Network Models
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Pytorch Recipes 2nd ed.
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PyTorch Recipes: A Problem-Solution Approach to Build, Train and Deploy Neural Network Models
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