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Practical Explainable AI Using Python, Fachbücher von Pradeepta Mishra
"Practical Explainable AI Using Python" ist ein Fachbuch, das sich mit der Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von KI-Modellen beschäftigt. Es bietet eine umfassende Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten, die mit der Nutzung von KI-Algorithmen verbunden sind. Der Autor, Pradeepta Mishra, führt die Leser durch die Grundlagen der Modellinterpretation, ethische Überlegungen und die Identifizierung von Vorurteilen in den Vorhersagen von KI-Systemen. Das Buch behandelt sowohl lineare als auch nicht-lineare Modelle sowie Zeitreihenanalysen und bietet praktische Ansätze zur Verbesserung der Transparenz von KI-Entscheidungen. Durch die Verwendung von Python-basierten Frameworks wie TensorFlow, Keras und verschiedenen XAI-Bibliotheken wird den Lesern gezeigt, wie sie die Erklärbarkeit komplexer Modelle, einschliesslich Ensemble-Methoden und unstrukturierter Daten, umsetzen können. Darüber hinaus werden Themen wie kontrafaktische Erklärungen und die Anwendung von KI in der natürlichen Sprachverarbeitung behandelt. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die ein tieferes Verständnis für die Funktionsweise von KI-Algorithmen und deren Entscheidungsprozesse erlangen möchten.
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Explainable AI Recipes, Fachbücher von Pradeepta Mishra
Das Buch "Explainable AI Recipes" bietet eine umfassende Einführung in die Nutzung von Explainable AI (XAI) Bibliotheken und deren Anwendung zur Förderung des Vertrauens in KI- und Machine Learning-Modelle. Es verfolgt einen problemorientierten Ansatz, um die Funktionsweise von Machine Learning-Modellen und deren Algorithmen zu erläutern. Der Inhalt beginnt mit der Interpretation von Modellen für überwachtes Lernen, insbesondere linearen Modellen, und behandelt wichtige Konzepte wie die Bedeutung von Merkmalen, partielle Abhängigkeitsanalysen und die Analyse einflussreicher Datenpunkte für Klassifikations- und Regressionsmodelle. Im weiteren Verlauf werden nicht-lineare Modelle und moderne Frameworks wie SHAP und LIME für die lokale Interpretation behandelt. Auch die Erklärbarkeit von Zeitreihenmodellen sowie Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, wie Textklassifikation und Sentiment-Analyse, werden behandelt. Das Buch schliesst mit der Analyse komplexer Modelle, einschliesslich neuronaler Netze und Deep Learning-Modelle, unter Verwendung des CAPTUM-Frameworks ab. Nach der Lektüre sind die Leser in der Lage, ihr Wissen über KI- und Machine Learning-Modelle praktisch anzuwenden, um mehr Genauigkeit und Transparenz in ihren Analysen zu erreichen.
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Practical Explainable AI Using Python, Fachbücher von Pradeepta Mishra"Practical Explainable AI Using Python" ist ein Fachbuch, das sich mit der Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von KI-Modellen beschäftigt. Es bietet eine umfassende Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten, die mit der Nutzung von KI-Algorithmen verbunden sind. Der Autor, Pradeepta Mishra, führt die Leser durch die Grundlagen der Modellinterpretation, ethische Überlegungen und die Identifizierung von Vorurteilen in den Vorhersagen von KI-Systemen. Das Buch behandelt sowohl lineare als auch nicht-lineare Modelle sowie Zeitreihenanalysen und bietet praktische Ansätze zur Verbesserung der Transparenz von KI-Entscheidungen. Durch die Verwendung von Python-basierten Frameworks wie TensorFlow, Keras und verschiedenen XAI-Bibliotheken wird den Lesern gezeigt, wie sie die Erklärbarkeit komplexer Modelle, einschliesslich Ensemble-Methoden und unstrukturierter Daten, umsetzen können. Darüber hinaus werden Themen wie kontrafaktische Erklärungen und die Anwendung von KI in der natürlichen Sprachverarbeitung behandelt. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die ein tieferes Verständnis für die Funktionsweise von KI-Algorithmen und deren Entscheidungsprozesse erlangen möchten.69,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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