AI可解释性(Python语言版)

作者简介

"Leonida Gianfagna博士是一位理论物理学家，目前在网络安全领域工作，担任Cyber Guru的研发总监。在加入Cyber Guru之前，他在IBM工作了15年，担任ITSM(IT服务管理)软件开发的领导。Leonida发表了多篇理论物理和计算机科学的论文，被授予IBM发明大师(IBM Master Inventor)。 　　Antonio Di Cecco是一位理论物理学家，拥有强大的数学背景。他完全致力于提供从入门到专家等不同层次的线上或线下AIML教育，使用深入挖掘AIML模型的数学基础的教育方法，并打开了新的角度来展示AIML知识和现有技术的改进空间。Antonio还拥有专注于创新和教学经验的经济学硕士学位。他还是一家意大利人工智能学院的领导，该学院在罗马和佩斯卡拉都有分支机构。 译者：郭涛，主要从事模式识别与人工智能、智能机器人、软件工程、地理人工智能(GeoAI)和时空大数据挖掘与分析等前沿交叉技术的研究。翻译出版了《复杂性思考：复杂性科学与计算模型（第2版）》《神经网络设计与实现》和《概率图模型及计算机视觉应用》等畅销书。"

内容简介

"《AI可解释性（Python语言版）》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方法论体系，形成一组工具和方法，从而解释ML模型产生的复杂结果，帮助人们理解ML模型。本书从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论，从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI“是什么”“为什么以及“如何做”等方面的问题。本书适合人工智能从业者、计算机科学家、统计科学家以及所有对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。 "