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  • 本书获得了众多专家的推荐或权威评价,许多业内人士和读者纷纷表示它是一部不可错过的佳作。
    • 作者: [英] 阿杰伊·塔姆佩(Ajay Thampi)著 叶伟民、朱明超、刘华、叶孟良、袁敏 译著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2024-03-01 00:00:00
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    • 作者: [英] 阿杰伊·塔姆佩(Ajay Thampi)著 叶伟民、朱明超、刘华、叶孟良、袁敏 译著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2024-03-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2024-03-01
    • 页数:0
    • 开本:其他
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787302654865
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:清华大学出版社
    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优选限度地减少错误,减少意想不到的偏见,增加用户对结果的信任。本书讲述了探索“黑盒”模型内部机制的技术,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。
    本书将教会你识别模型所学习到的模式,并解释为何会产生这样的结果。通过阅读本书,你将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,以及一些用于解释复杂深度学习模型的方法。可解释A!是一个快速发展的领域,本书将该领域的前沿研究简化为你可以在Python中实现的实际方法。

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