Пояснимі моделі штучного інтелекту на Python. Ведмедик Прадипта

У цій книзі розглядаються так звані моделі «чорного ящика» для підвищення адаптивності, інтерпретації та пояснення рішень, що приймаються алгоритмами штучного інтелекту (ШІ), з використанням таких фреймів, як бібліотеки Python XAI, TensorFlow 2.0+, Keras, а також користувацьких фреймів, що використовують оболонки Python. Викладаються основи поясності та інтерпретованості моделей, обговорюються методи та системи для інтерпретації лінійних, нелінійних моделей і моделей тимчасових рядів, що використовуються в ШІ. Ви дізнаєтеся, як алгоритм ШІ приймає рішення і як зробити модель ШІ інтерпретованою та поясненою, ознайомтеся з моделями глибокого навчання.