Прадипта Мишра. Объяснимые модели искусственного интеллекта на Python

В этой книге рассматриваются так называемые модели «черного ящика» для повышения адаптивности, интерпретируемости и объяснимости решений, принимаемых алгоритмами искусственного интеллекта (ИИ), с использованием таких фреймворков, как библиотеки Python XAI, TensorFlow 2.0+, Keras, а также пользовательских фреймворков с использованием декораторов Python (Python Wrappers). Излагаются основы объяснимости и интерпретируемости моделей, обсуждаются методы и системы для интерпретации линейных, нелинейных моделей и моделей временных рядов, используемых в ИИ. Вы узнаете, как алгоритм ИИ принимает решение и как сделать модель ИИ интерпретируемой и объяснимой, ознакомитесь с моделями глубокого обучения.

Объяснимый искусственный интеллект (Explainable Artificial Intelligent – XAI) является актуальной потребностью, поскольку все больше и больше моделей искусственного интеллекта (ИИ) используется для выработки бизнес-решений. Таким образом, эти решения также воздействуют на многих пользователей. При этом каждый пользователь может получить благоприятное или неблагоприятное воздействие. Поэтому важно знать ключевые особенности, приводящие к принятию этих решений. Часто утверждают, что модели ИИ являются по своей природе «черным ящиком», поскольку решения модели невозможно объяснить. Поэтому в промышленности они внедряются довольно медленно. Цель этой книги – объяснить модели ИИ на простом языке с использованием вышеупомянутых фреймворков.

Издательство: ДМК Пресс
Год: 2022
Страниц: 300
Язык: русский
Формат: pdf

 

Скачать книгу (45,7 МБ):