Menu

Zaloguj się

Twoje konto

×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Szukaj

Zamknij

    Dostawa od 0,00zł

    TOP tytuł w super cenie » 50% taniej

    Interpretable Machine Learning with Python. Build explainable, fair, and robust high-performance models with hands-on, real-world examples - Second Edition Serg Masís, Aleksander Molak, Denis Rothman

    (ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku 1
    Interpretable Machine Learning with Python. Build explainable, fair, and robust high-performance models with hands-on, real-world examples - Second Edition Serg Masís, Aleksander Molak, Denis Rothman - okladka książki

    Interpretable Machine Learning with Python. Build explainable, fair, and robust high-performance models with hands-on, real-world examples - Second Edition Serg Masís, Aleksander Molak, Denis Rothman - okladka książki

    Interpretable Machine Learning with Python. Build explainable, fair, and robust high-performance models with hands-on, real-world examples - Second Edition Serg Masís, Aleksander Molak, Denis Rothman - audiobook MP3

    Interpretable Machine Learning with Python. Build explainable, fair, and robust high-performance models with hands-on, real-world examples - Second Edition Serg Masís, Aleksander Molak, Denis Rothman - audiobook CD

    Autorzy:
    Serg Masís, Aleksander Molak, Denis Rothman
    Wydawnictwo:
    Packt Publishing (Z chęcią przeczytam książkę w języku polskim)
    Ocena:
    Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
    Stron:
    606
    Dostępne formaty:
         PDF
         ePub
    Interpretable Machine Learning with Python, Second Edition, brings to light the key concepts of interpreting machine learning models by analyzing real-world data, providing you with a wide range of skills and tools to decipher the results of even the most complex models.

    Build your interpretability toolkit with several use cases, from flight delay prediction to waste classification to COMPAS risk assessment scores. This book is full of useful techniques, introducing them to the right use case. Learn traditional methods, such as feature importance and partial dependence plots to integrated gradients for NLP interpretations and gradient-based attribution methods, such as saliency maps.

    In addition to the step-by-step code, you’ll get hands-on with tuning models and training data for interpretability by reducing complexity, mitigating bias, placing guardrails, and enhancing reliability.

    By the end of the book, you’ll be confident in tackling interpretability challenges with black-box models using tabular, language, image, and time series data.

    Wybrane bestsellery

    Selling helion.pl

    O autorach książki

    Aleksander Molak jest niezależnym badaczem i konsultantem w dziedzinie uczenia maszynowego. Współpracował z licznymi firmami w Europie, USA i Izraelu, gdzie uczestniczył w tworzeniu wielkoskalowych systemów uczenia maszynowego. Jest też współzałożycielem firmy Lespire.io, dostawcy szkoleń z zakresu sztucznej inteligencji dla zespołów korporacyjnych. 

    Denis Rothman graduated from Sorbonne University and Paris-Diderot University, designing one of the very first word2matrix patented embedding and patented AI conversational agents. He began his career authoring one of the first AI cognitive natural language processing (NLP) chatbots applied as an automated language teacher for Moët et Chandon and other companies. He authored an AI resource optimizer for IBM and apparel producers. He then authored an advanced planning and scheduling (APS) solution used worldwide.

    Serg Masís, Aleksander Molak, Denis Rothman - pozostałe książki

    Packt Publishing - inne książki

    Zamknij

    Przenieś na półkę

    Proszę czekać...
    ajax-loader

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności

    Ebook
    125,10 zł
    Dodaj do koszyka

    Wydawnictwo Naukowe Helion »

    Grafika Wydawnictwo Naukowe Helion. Dołącz do nas!
    Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
    Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.