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题名/责任者:

可解释AI实战:PyTorch版/(英)阿杰伊·塔姆佩(Ajay Thampi)著 叶伟民[等]译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-65486-5/CNY98.00

载体形态项:

11,269页:图;24cm

并列正题名:

Interpretable AI: building explainable machine learning systems

个人责任者:

(英) 塔姆佩 (Thampi, Ajay) 著

个人次要责任者:

叶伟民 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

MANNING

题名责任附注:

译者还有：朱明超、刘华、叶孟良、袁敏

相关题名附注:

版权页英文题名：Interpretable AI: building explainable machine learning systems

责任者附注:

阿杰伊·塔姆佩（Ajay Thampi）是一位专注于负责任的A和公平性的机器学习工程师。

提要文摘附注:

本书讲述了探索“黑盒”模型内部机制的技术，提供了设计可靠算法的方法，并揭示了导致结果偏差的各种关键因素。书中介绍识别模型所学习到的模式，并解释为何会产生这样的结果。

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