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醉染图书AI可解释(Python语言版)9787302605690
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章 前景 1
1.1 AI可解释示例 2
1.1.1 学习阶段 3
1.1.2 知识发现 4
1.1.3 可靠和鲁棒 5
1.1.4 三个示例的启示 5
1.2 ML和XAI 6
1.2.1 ML分类法 8
1.2.2 常见误解 11
1.3 对AI可解释的需求 12
1.4 可解释与可理解:为表达相同事物的不同词语 14
1.4.1 从物质世界到人类 15
1.4.2 相关不是因果 16
1.4.3 那么可理解和可解释的区是什么 19
1.5 使ML系统具备可解释 21
1.5.1 XAI工作流程 21
1.5.2 全局视觉 24
1.6 我们真的需要ML模型的可解释吗 26
1.7 小结 28
参考文献 29
第2章 AI可解释:需求、机遇和挑战 31
……
"Leonida Gianfagna博士是一位理论物理学家,目前在网络安全领域工作,担任Cyber Guru的研发总监。在加入Cyber Guru之前,他在IBM工作了15年,担任ITSM(IT服务管理)软件开发的领导。Leonida发表了多篇理论物理和计算机科学的,被授予IBM发明大师(IBM Master Inventor)。
Antonio Di Cecco是一位理论物理学家,拥有强大的数学背景。他接近致力于提供从入门到专家等不同层次的线上或线下AIML教育,使用深入挖掘AIML模型的数学基础的教育方法,并打开了新的角度来展示AIML知识和现有技术的改进空间。Antonio还拥有专注于创新和教学经验的经济学硕士。他还是一家意大利人工智能学院的领导,该学院在罗马和佩斯卡拉都有分支机构。
译者:郭涛,主要从事模式识别与人工智能、智能机器人、软件工程、地理人工智能(GeoAI)和时空大数据挖掘与分析等前沿交叉技术的研究。翻译出版了《复杂思考:复杂科学与计算模型(第2版)》《神经网络设计与实现》和《概率图模型及计算机视觉应用》等书。"
"《AI可解释(Python语言版)》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方体系,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构建了人工智能模型方,从全局可解释和局部可解释两个方面来回答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兴趣的读者阅读。
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