Python可解释AI（XAI）实战

年份：2022年

作者：[法]丹尼斯·罗斯曼(Denis Rothman)

出版社：清华大学出版社

语言：chinese

类型：PDF

大小：23.39 MB

ISBN NO：730261329X

怎样才能有效地向AI业务和利益相关者解释AI的决策？你需要仔细规划、设计和可视化。要解决的问题、模型以及变量之间的关系通常是微妙、出乎意料和复杂的。

本书通过几个精心设计的项目让你在实践中掌握众多XAI工具和方法，而不是仅仅停留在理论和概念上。你将动手构建模型，可视化解释结果，并集成XAI工具。

你将使用Python、TensorFlow2、GoogleCloudXAI平台、GoogleColaboratory和其他框架构建XAI解决方案，以打开机器学习模型的黑匣子。本书涵盖多个可在整个机器学习项目生命周期中使用的Python开源XAI工具。

你将学习如何探索机器学习模型结果，检查关键影响变量和变量关系，检测和处理偏见和道德伦理及法律问题，以及将机器学习模型可视化到用户界面中。

读完这本书，你将深入了解XAI的核心概念并掌握多个XAI工具和方法。

主要内容

？在机器学习生命周期的不同阶段规划和实施XAI

？评估目前流行的各种XAI开源工具的优缺点

？介绍如何处理机器学习数据中的偏见问题

？介绍处理机器学习数据中的道德伦理和法律问题的工具和相关知识

？介绍XAI设计和可视化方面的最佳实践

？将XAI集成到Python模型中

？在整个机器学习生命周期中使用对应的XAI工具来解决业务问题

作者简介

DenisRothman毕业于索邦大学和巴黎-狄德罗大学，写过最早的word2vectorembedding解决方案之一。他创作了第一批AI认知自然语言处理(NLP)聊天机器人之一，这个聊天机器人开启了他的职业生涯。它是一个语言教学应用程序，应用于Mo？tetChandon和其他公司。他为IBM和服装生产商编写了一个AI资源优化器。然后，他还编写了一个在全球范围内使用的高级计划和排程(APS)解决方案。

译者

叶伟民

《金融中的人工智能》等五本计算机技术图书的译者。

B站UP主“很水的火哥”，录制了人工智能相关的短视频。

微信公众号“技术翻译实战”，撰写了计算机技术类翻译相关的文章。

朱明超

复旦大学硕士，蚂蚁集团大安全算法研究员，曾出版《可解释机器学习》译着。