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AI可解释性（Python语言版） DeepSeek知识储备,通过构建XAI的方法论体系，形成一组工具和方法，从而解释ML模型产生的复杂结果，帮助人们理解ML模型。
《AI可解释性（Python语言版）》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方法论体系，形成一组工具和方法，从而解释ML模型产生的复杂结果，帮助人们理解ML模型。本书从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论，从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI 是什么 为什么以及 如何做 等方面的问题。本书适合人工智能从业者、计算机科学家、统计科学家以及所有对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。
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AI可解释性（Python语言版） [意] 列奥尼达·詹法纳(Leonida Gianfagna)、安东尼奥·迪·塞 清 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠！
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9783030686390 Author 作者 Gianfagna Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 204页 Publisher 出版社 Springer Berlin Heidelberg Publication Date 出版日期 2021-04-05 Language 语种 英语 Book Contents 内容简介 This book provides a full presentation of the current concepts and available techniques to make “machine learning” systems more explainable. The approaches presented can be applied to almost all the current “machine learning” models: linear and logistic regression, deep learning neural networks, natural language processing and image recognition, among the others.Progress in Machine Learning is increasing the use of artificial agents to perform critical tasks previously handled by humans (healthcare, legal and finance, among others). While the principles that guide the design of these agents are understood, most of the current deep-learning models are "opaqu
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