Explainable AI for Practitioners (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: O'Reilly Media, Sebastopol, 2022
- Brossura
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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Paperback. Most intermediate-level machine learning books focus on how to optimize models by increasing accuracy or decreasing prediction error. But this approach often overlooks the importance of understanding why and how your ML model makes the predictions that it does. Explainability methods provide an essential toolkit for better understanding model behavior, and this practical guide brings together best-in-class techniques for model explainability. Experienced machine learning engineers and data scientists will learn hands-on how these techniques work so that you'll be able to apply these tools more easily in your daily workflow.This essential book provides:A detailed look at some of the most useful and commonly used explainability techniques, highlighting pros and cons to help you choose the best tool for your needsTips and best practices for implementing these techniquesA guide to interacting with explainability and how to avoid common pitfallsThe knowledge you need to incorporate explainability in your ML workflow to help build more robust ML systemsAdvice about explainable AI techniques, including how to apply techniques to models that consume tabular, image, or text dataExample implementation code in Python using well-known explainability libraries for models built in Keras and TensorFlow 2.0, PyTorch, and HuggingFace Explainability methods provide an essential toolkit for better understanding model behavior, and this practical guide brings together best-in-class techniques for model explainability. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9781098119133
- Titolo
- Explainable AI for Practitioners (Paperback)
- Autore
- Michael Munn
- Editore
- O'Reilly Media, Sebastopol
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1098119134
- ISBN 13
- 9781098119133
Most intermediate-level machine learning books focus on how to optimize models by increasing accuracy or decreasing prediction error. But this approach often overlooks the importance of understanding why and how your ML model makes the predictions that it does.
Explainability methods provide an essential toolkit for better understanding model behavior, and this practical guide brings together best-in-class techniques for model explainability. Experienced machine learning engineers and data scientists will learn hands-on how these techniques work so that you'll be able to apply these tools more easily in your daily workflow.
This essential book provides:
- A detailed look at some of the most useful and commonly used explainability techniques, highlighting pros and cons to help you choose the best tool for your needs
- Tips and best practices for implementing these techniques
- A guide to interacting with explainability and how to avoid common pitfalls
- The knowledge you need to incorporate explainability in your ML workflow to help build more robust ML systems
- Advice about explainable AI techniques, including how to apply techniques to models that consume tabular, image, or text data
- Example implementation code in Python using well-known explainability libraries for models built in Keras and TensorFlow 2.0, PyTorch, and HuggingFace
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
David Pitman is a staff engineer working in Google Cloud on the AI Platform, where he leads the Explainable AI team. He's also a co-organizer of PuPPy, the largest Python group in the Pacific Northwest. David has a Masters of Engineering degree and a BS in computer science from MIT, where he previously served as a research scientist.
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