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Applied Machine Learning Explainability Techniques: Make ML models explainable and trustworthy for practical applications using LIME, SHAP, and more
Anbieter: ThriftBooks-Dallas, Dallas, TX, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Paperback. Zustand: As New. No Jacket. Pages are clean and are not marred by notes or folds of any kind. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.
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paperback. Zustand: Very good condition. very clean,fast ship.
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Explainable AI Solutions: Creating Transparent and Trustworthy Machine Learning Models
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Explainable and Interpretable Models in Computer Vision and Machine Learning.
Buch 4 von 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningAnbieter: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Deutschland
Verbandsmitglied: GIAQ ILAB VDA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
XVII, 299 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. The Springer Series on Challenges in Machine Learning. Sprache: Englisch.
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Debugging Machine Learning Models with Python: Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
paperback. Zustand: Very Good.
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Zustand: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.
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Applied Machine Learning Explainability Techniques: Make ML models explainable and trustworthy for practical applications using LIME, SHAP, and more
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New.
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Applied Machine Learning Explainability Techniques: Make ML models explainable and trustworthy for practical applications using LIME, SHAP, and more (Paperback or Softback)
Sprache: Englisch
Verlag: Packt Publishing 7/29/2022, 2022
ISBN 10: 1803246154 ISBN 13: 9781803246154
Anbieter: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Paperback or Softback. Zustand: New. Applied Machine Learning Explainability Techniques: Make ML models explainable and trustworthy for practical applications using LIME, SHAP, and more. Book.
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Applied Machine Learning Explainability Techniques: Make ML models explainable and trustworthy for practical applications using LIME, SHAP, and more
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Zustand: New.
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Applied Machine Learning Explainability Techniques: Make ML models explainable and trustworthy for practical applications using LIME, SHAP, and more
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Zustand: As New. Unread book in perfect condition.
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Interpretable Machine Learning with Python - Second Edition: Build explainable, fair, and robust high-performance models with hands-on, real-world exa (Paperback or Softback)
Sprache: Englisch
Verlag: Packt Publishing 10/31/2023, 2023
ISBN 10: 180323542X ISBN 13: 9781803235424
Anbieter: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Paperback or Softback. Zustand: New. Interpretable Machine Learning with Python - Second Edition: Build explainable, fair, and robust high-performance models with hands-on, real-world exa. Book.
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Debugging Machine Learning Models with Python: Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New.
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Debugging Machine Learning Models with Python: Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: New.
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Interpretable Machine Learning with Python: Build explainable, fair, and robust high-performance models with hands-on, real-world examples
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Zustand: New.
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Debugging Machine Learning Models with Python: Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Zustand: As New. Unread book in perfect condition.
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Applied Machine Learning Explainability Techniques: Make ML models explainable and trustworthy for practical applications using LIME, SHAP, and more
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 47,11
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Applied Machine Learning Explainability Techniques: Make ML models explainable and trustworthy for practical applications using LIME, SHAP, and more
Sprache: Englisch
Verlag: Packt Publishing 2022-07-29, 2022
ISBN 10: 1803246154 ISBN 13: 9781803246154
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Applied Machine Learning Explainability Techniques: Make ML models explainable and trustworthy for practical applications using LIME, SHAP, and more
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Interpretable Machine Learning with Python: Build explainable, fair, and robust high-performance models with hands-on, real-world examples
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 53,35
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Debugging Machine Learning Models with Python: Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Applied Machine Learning Explainability Techniques: Make ML models explainable and trustworthy for practical applications using LIME, SHAP, and more
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Debugging Machine Learning Models with Python: Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Debugging Machine Learning Models with Python: Develop high-performance, low-bias, and explainable machine learning and deep learning models
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Meaningful Machine Learning: A Guide for Making Models Explainable
Sprache: Englisch
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2022
ISBN 10: 6200102414 ISBN 13: 9786200102416
Zustand: New.
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Explainable and Interpretable Models in Computer Vision and Machine Learning (The Springer Series on Challenges in Machine Learning)
Buch 4 von 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningAnbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Gebundene Ausgabe. Zustand: Sehr gut. Gebraucht - Sehr gut - ungelesen,als Mängelexemplar gekennzeichnet, mit leichten Mängeln an Schnitt oder Einband durch Lager- oder Transportschaden -This book compiles leading research on the development of explainable and interpretable machine learning methods in the context of computer vision and machine learning.Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Abraham-Lincoln-Str. 46, 65189 Wiesbaden 316 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Explainable Graph Neural Networks for Fraud Detection | Integrating XAI into Graph-Based Machine Learning Models for Financial Security | Thaer Alkassab | Taschenbuch | Englisch | 2025 | GlobeEdit | EAN 9786137806364 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Explainable and Interpretable Models in Computer Vision and Machine Learning
Buch 4 von 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 3319981307 ISBN 13: 9783319981307
Zustand: New. Presents a snapshot of explainable and interpretable models in the context of computer vision and machine learningCovers fundamental topics to serve as a reference for newcomers to the fieldOffers successful methodologies, with appli.
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Meaningful Machine Learning | A Guide for Making Models Explainable
Sprache: Englisch
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2022
ISBN 10: 6200102414 ISBN 13: 9786200102416
Taschenbuch. Zustand: Neu. Meaningful Machine Learning | A Guide for Making Models Explainable | Binit Patel | Taschenbuch | Englisch | 2022 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786200102416 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 299 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book compiles leading research on the development of explainable and interpretable machine learning methods in the context of computer vision and machine learning.Research progress in computer vision and pattern recognition has led to a variety of modeling techniques with almost human-like performance. Although these models have obtained astounding results, they are limited in their explainability and interpretability: what is the rationale behind the decision made? what in the model structure explains its functioning? Hence, while good performance is a critical required characteristic for learning machines, explainability and interpretability capabilities are needed to take learning machines to the next step to include them in decision support systems involving human supervision. This book, written by leading international researchers, addresses key topics of explainability and interpretability, including the following: · Evaluation and Generalization in Interpretable Machine Learning· Explanation Methods in Deep Learning· Learning Functional Causal Models with Generative Neural Networks· Learning Interpreatable Rules for Multi-Label Classification· Structuring Neural Networks for More Explainable Predictions· Generating Post Hoc Rationales of Deep Visual Classification Decisions· Ensembling Visual Explanations· Explainable Deep Driving by Visualizing Causal Attention· Interdisciplinary Perspective on Algorithmic Job Candidate Search· Multimodal Personality Trait Analysis for Explainable Modeling of Job Interview Decisions · Inherent Explainability Pattern Theory-based Video Event Interpretations.
