Доступно

Интерпретируемое машинное обучение на Python [Серг Масис]

Тема в разделе "Электронные книги", создана пользователем Топикстартер, 29 ноя 2022.

Цена: 1565р.-92%
Взнос: 110р.
100%

Основной список: 55 участников

Резервный список: 2 участников

Статус обсуждения:
Комментирование ограничено.
  1. 29 ноя 2022
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер ЧКЧлен клуба
    Интерпретируемое машинное обучение на Python
    Автор: Масис Серг

    2871_978-5-9775-1735-5_1.jpg

    Описание книги:
    Книга поможет осознанно и эффективно работать с моделями машинного обучения. Дано введение в интерпретацию машинного обучения: раскрыты важность темы, ее ключевые понятия и проблемы. Рассмотрены методы интерпретации: модельно-агностические, якорные и контрфактические, для многопеременного прогнозирования, а также визуализации сверточных нейронных сетей. Раскрыты вопросы настройки на интерпретируемость: отбор и конструирование признаков, ослабление систематического смещения и причинно-следственный вывод, монотонные ограничения, настройка моделей и устойчивость к антагонизму. Показаны перспективы развития интерпретируемых моделей машинного обучения. Каждая глава книги включает подробные примеры исходного кода на языке Python.

    На сайте издательства размещен архив с цветными иллюстрациями.

    Научитесь создавать интерпретируемые высокопроизводительные модели на практических примерах из реальной жизни

    Вы хотите научиться осознанно использовать машинное обучение на практике и снизить риски, связанные с плохими прогнозами?
    Эта книга поможет вам эффективно работать с моделями машинного обучения. Каждая глава включает подробные примеры исходного кода на языке Python.

    Первый раздел книги представляет собой руководство для начинающих по интерпретации результатов моделирования. В нем даны основные понятия и проблемы, показано значение машинного обучения в бизнесе. Рассмотрены модели белого ящика, черного ящика и стеклянного ящика, проведено их сравнение и предложены разумные компромиссы.

    Во втором разделе описан широкий спектр методов интерпретации, известных также как методы объяснимого искусственного интеллекта, и их применение в случаях классификации, регрессии, табличных временных рядов, обработки изображений или текста. Результаты моделирования сопровождаются программными кодами и понятными примерами.

    В третьем разделе рассмотрена настройка моделей и работа с обучающими данными. При этом интерпретируемость обеспечивается за счет снижения сложности, ослабления систематического смещения и повышения надежности. Рассмотрены новейшие методы выбора признаков, монотонных ограничений, состязательного переобучения и др.

    К концу этой книги вы сможете лучше понимать модели машинного обучения и улучшать их за счет настройки интерпретируемости.

    Вы изучите:
    • Проблемы интерпретируемости в бизнесе
    • Внутренне интерпретируемые модели, такие как линейные модели, деревья решений и на-ивный байесовский метод
    • Интерпретацию моделей с помощью методов, не зависящих от модели
    • Работу классификатора изображений
    • Методы ослабления систематического смещения
    • Методы защиты моделей от атак
    • Применение монотонных ограничений для повышения безопасности моделей

    Издательство: BHV
    Год издания: 2022 г.
    Объем: 384 стр.
    Формат книги: pdf скан
    Цена книги: 1688 руб. с доставкой

    Продажник
     
    Последнее редактирование модератором: 26 дек 2022
    2 пользователям это понравилось.
  2. Последние события

    1. skladchik.com
      Складчина доступна.
      20 фев 2023
    2. pavel12
      pavel12 участвует.
      18 фев 2023
    3. jelaris8
      jelaris8 участвует.
      17 фев 2023
    4. skladchik.com
      Взнос составляет 55р.
      16 фев 2023

    Последние важные события

    1. skladchik.com
      Складчина доступна.
      20 фев 2023
    2. skladchik.com
      Взнос составляет 55р.
      16 фев 2023
    3. skladchik.com
      Складчина активна.
      16 фев 2023
    4. skladchik.com
      Сбор взносов начинается 16.02.2023.
      13 фев 2023
Статус обсуждения:
Комментирование ограничено.