可解释AI实战(PyTorch版) 助你掌握一些用于解释白盒模型(如线性回归和广义可加模型)的方法,和用于解释复杂深度学习模型的方法。所有代码示例扫描封底的二维码下载。
对于深度学习模型,常常很难解释其工作方式,即使是创建这些模型的数据科学家也不例外。提高机器学习模型的透明度和可解释性可以最大限度地减少错误,减少意想不到的偏见,增加用户对结果的信任。《可解释AI实战(PyTorch版)》讲述了探索 黑盒 模型内部的技术,提供了设计可靠算法的方法,并揭示了导致结果偏差的各种关键因素。
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