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题名/责任者:

可解释AI实战:PyTorch版/(英) 阿杰伊·塔姆佩著 叶伟民 ... [等] 译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-65486-5/CNY98.00

载体形态项:

XI, 269页:图;24cm

统一题名:

Interpretable Al : building explainable machine learning systems

个人责任者:

塔姆佩 (Thampi, Ajay) 著

个人次要责任者:

叶伟民 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

原文题名取自封面

责任者附注:

叶伟民, PDF4Al.cn (国内) 和PDF4Al.com (国外) 创始人, PDF4AI使用了本书第2、3、4、7章的技术, 致力于将高价值数据处理成AI可以精确处理的格式, 主要服务于投资银行 (基金、私募、量化投资)、翻译、外贸、医疗行业。

提要文摘附注:

本书内容分为4部分, 共9章。第Ⅰ部分介绍可解释AI的基础知识。第Ⅱ部分关注黑盒模型, 讲述它们如何处理输入并得出最终预测。第Ⅲ部分继续关注黑盒模型, 但主要解释它们如何学习特征或表示。第Ⅳ部分关注公平和偏见, 并讲述了XAI系统。

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