Описание книги:
Книга поможет осознанно и эффективно работать с моделями машинного обучения. Дано введение в интерпретацию машинного обучения: раскрыты важность темы, ее ключевые понятия и проблемы. Рассмотрены методы интерпретации: модельно-агностические, якорные и контрфактические, для многопеременного прогнозирования, а также визуализации сверточных нейронных сетей. Раскрыты вопросы настройки на интерпретируемость: отбор и конструирование признаков, ослабление систематического смещения и причинно-следственный вывод, монотонные ограничения, настройка моделей и устойчивость к антагонизму. Показаны перспективы развития интерпретируемых моделей машинного обучения. Каждая глава книги включает подробные примеры исходного кода на языке Python.
На сайте издательства размещен архив с цветными иллюстрациями.
Нравится0
Не нравится0
ОПИСАНИЕ: Слив курса Желудь [Антон Маркин] SEO как дремучий лес, где каждый второй уже…
ОПИСАНИЕ:Слив курса Приватка Traffic Lab. Закрытый канал по УБТ трафику [Денис Марков]Программа:1. Связка на гемблинг…
ОПИСАНИЕ:Слив курса Сила ИИ-аватаров с HeyGen [udemy] [Anton Voroniuk]$p65e0759c3d33e Язык курса английский + русскую аудиодорожку…
ОПИСАНИЕ:Слив курса Последняя лекция (месяц 4) [Аяз Шабутдинов]Если завтра меня не станет, то какими были…
ОПИСАНИЕ:Слив курса Книга по картинкам и фото в нейросетях 3.0 [Дмитрий Зверев]Этот инфопродукт специально для…
ОПИСАНИЕ:Слив курса Освой самые мощные нейросети 2025 года [Александр Садеков]Без кода и знаний программированияКлуб для…
This website uses cookies.