Python可解释AI(XAI)实战

作者简介

"Denis Rothman 毕业于索邦大学和巴黎-狄德罗大学，他写过最早的word2vectorembedding 解决方案之一。职业生涯伊始，他就创作了第一批AI 认知自然语言处理(NLP)聊天机器人之一，该聊天机器人为语言教学应用程序，用于Mo？t et Chandon 以及其他公司。他也为IBM 和服装生产商编写了一个AI 资源优化器。之后，他还编写了一种在全球范围内使用的高级计划和排程(APS)解决方案。 “我要感谢那些从一开始就信任我的公司，是它们把AI 解决方案委托于我，并分担持续创新所带来的风险。我还要感谢我的家人，他们一直相信我会取得成功。”"

内容简介

"怎样才能有效地向A业务和利益相关者解释Al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。 《Python可解释AI（XAI）实战》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、TensorFlow 2、Google Cloud XAI平台、Google Colaboratory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。 "