Explainable Artificial Intelligence: An Introduction to Interpretable Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2021
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is written both for readers entering the field, and for practitioners with a background in AI and an interest in developing real-world applications. The book is a great resource for practitioners and researchers in both industry and academia, and the discussed case studies and associated material can serve as inspiration for a variety of projects and hands-on assignments in a classroom setting. I will certainly keep this book as a personal resource for the courses I teach, and strongly recommend it to my students. --Dr. Carlotta Domeniconi, Associate Professor, Computer Science Department, GMUThis book offers a curriculum for introducing interpretability to machine learning at every stage. The authors provide compelling examples that a core teaching practice like leading interpretive discussions can be taught and learned by teachers and sustained effort. And what better way to strengthen the quality of AI and Machine learning outcomes. I hope that this book will become a primer for teachers, data Science educators, and ML developers, and together we practice the art of interpretive machine learning.--Anusha Dandapani, Chief Data and Analytics Officer, UNICC and Adjunct Faculty, NYUThis is a wonderful book! I'm pleased that the next generation of scientists will finally be able to learn this important topic. This is the first book I've seen that has up-to-date and well-rounded coverage. Thank you to the authors!--Dr. Cynthia Rudin, Professor of Computer Science, Electrical and Computer Engineering, Statistical Science, and Biostatistics & BioinformaticsLiterature on Explainable AI has up until now been relatively scarce and featured mainly mainstream algorithms like SHAP and LIME. This book has closed this gap by providing an extremely broad review of various algorithms proposed in the scientific circles over the previous 5-10 years. This book is a great guide to anyone who is new to the field of XAI or is already familiar with the field and is willing to expand their knowledge. A comprehensive review of the state-of-the-art Explainable AI methods starting from visualization, interpretable methods, local and global explanations, time series methods, and finishing with deep learning provides an unparalleled source of information currently unavailable anywhere else. Additionally, not Elektronisches Buch with vivid examples are a great supplement that makes the book even more attractive for practitioners of any level.Overall, the authors provide readers with an enormous breadth of coverage without losing sight of practical aspects, which makes this book truly unique and a great addition to the library of any data scientist.Dr. Andrey Sharapov, Product Data Scientist, Explainable AI Expert and Speaker, Founder ofExplainable AI-XAI Group.…
Codice articolo 9783030833558
- Titolo
- Explainable Artificial Intelligence: An Introduction to Interpretable Machine Learning
- Autore
- John Liu
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030833550
- ISBN 13
- 9783030833558
- Peso dell'articolo
- 618 grammi
- Dimensioni
- 241x160x24 mm
This book takes an in-depth approach to presenting the fundamentals of explainable AI through mathematical theory and practical use cases. The content is split into five parts: 1) pre-hoc techniques involving exploratory data analysis, visualization and feature engineering, 2) intrinsic and interpretable machine learning, 3) model-agnostic methods, 4) explainable deep learning methods and 5) A survey of interpretable and explainable methods applied to time series, natural language processing and computer vision.
The field of Explainable AI addresses one of the most significant shortcomings of machine learning and deep learning algorithms today: the interpretability of models. As algorithms become more powerful and make predictions with better accuracy, it becomes increasingly important to understand how and why a prediction is made. Without interpretability and explainability, it would be difficult for the users to trust the predictions of real-life applications of AI.
Explainable Artificial Intelligence: AN Introduction to XAI offers its readers a collection of techniques and case studies that serves as an accessible introduction for those entering the field, and for current AI/ML researchers as they integrate explainability into their research and innovation.
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