Explainable Ai For Practitioners de David Pitman Format Broché

Explainable AI for Practitioners - David Pitman

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Présentation Explainable Ai For Practitioners de David Pitman Format Broché
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Livre Informatique - David Pitman - 01/12/2022 - Broché - Langue : Anglais

Auteur(s) : David Pitman - Michael Munn

Editeur : O'reilly Media

Langue : Anglais

Parution : 01/12/2022

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 276.0

Expédition : 484

Dimensions : 23.2 x 17.8 x 1.7

ISBN : 1098119134

Résumé :

Most intermediate-level machine learning books focus on how to optimize models by increasing accuracy or decreasing prediction error. But this approach often overlooks the importance of understanding why and how your ML model makes the predictions that it does.

Explainability methods provide an essential toolkit for better understanding model behavior, and this practical guide brings together best-in-class techniques for model explainability. Experienced machine learning engineers and data scientists will learn hands-on how these techniques work so that you'll be able to apply these tools more easily in your daily workflow.

This essential book provides:

A detailed look at some of the most useful and commonly used explainability techniques, highlighting pros and cons to help you choose the best tool for your needs
Tips and best practices for implementing these techniques
A guide to interacting with explainability and how to avoid common pitfalls
The knowledge you need to incorporate explainability in your ML workflow to help build more robust ML systems
Advice about explainable AI techniques, including how to apply techniques to models that consume tabular, image, or text data
Example implementation code in Python using well-known explainability libraries for models built in Keras and TensorFlow 2.0, PyTorch, and HuggingFace

...

Biographie:
Michael Munn is a research software engineer at Google. His work focuses on better understanding the mathematical foundations of machine learning and how those insights can be used to improve machine learning models at Google. Previously, he worked in the Google Cloud Advanced Solutions Lab helping customers design, implement, and deploy machine learning models at scale. Michael has a PhD in mathematics from the City University of New York. Before joining Google, he worked as a research professor....

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