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Bibliografische Details

Titel: Interpretable Machine Learning with Python: Build explainable, fair, and robust high-performance models with hands-on, real-world examples
Verlag: Packt Publishing (edition 2nd ed.)
Erscheinungsjahr: 2023
Sprache: Englisch
ISBN-10: 180323542X
ISBN-13: 9781803235424
Einband: Paperback
Auflage: 2nd ed.
Zustand: Fair

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

A deep dive into the key aspects and challenges of machine learning interpretability using a comprehensive toolkit, including SHAP, feature importance, and causal inference, to build fairer, safer, and more reliable models.
Purchase of the print or Kindle book includes a free eBook in PDF format.

Key Features

Interpret real-world data, including cardiovascular disease data and the COMPAS recidivism scores
Build your interpretability toolkit with global, local, model-agnostic, and model-specific methods
Analyze and extract insights from complex models from CNNs to BERT to time series models

Book Description

Interpretable Machine Learning with Python, Second Edition, brings to light the key concepts of interpreting machine learning models by analyzing real-world data, providing you with a wide range of skills and tools to decipher the results of even the most complex models.

Build your interpretability toolkit with several use cases, from flight delay prediction to waste classification to COMPAS risk assessment scores. This book is full of useful techniques, introducing them to the right use case. Learn traditional methods, such as feature importance and partial dependence plots to integrated gradients for NLP interpretations and gradient-based attribution methods, such as saliency maps.

In addition to the step-by-step code, you’ll get hands-on with tuning models and training data for interpretability by reducing complexity, mitigating bias, placing guardrails, and enhancing reliability.

By the end of the book, you’ll be confident in tackling interpretability challenges with black-box models using tabular, language, image, and time series data.

What you will learn

Progress from basic to advanced techniques, such as causal inference and quantifying uncertainty
Build your skillset from analyzing linear and logistic models to complex ones, such as CatBoost, CNNs, and NLP transformers
Use monotonic and interaction constraints to make fairer and safer models
Understand how to mitigate the influence of bias in datasets
Leverage sensitivity analysis factor prioritization and factor fixing for any model
Discover how to make models more reliable with adversarial robustness

Who this book is for

This book is for data scientists, machine learning developers, machine learning engineers, MLOps engineers, and data stewards who have an increasingly critical responsibility to explain how the artificial intelligence systems they develop work, their impact on decision making, and how they identify and manage bias. It’s also a useful resource for self-taught ML enthusiasts and beginners who want to go deeper into the subject matter, though a good grasp of the Python programming language is needed to implement the examples.

Interpretation, Interpretability and Explainability; and why does it all matter?
Key Concepts of Interpretability
Interpretation Challenges
Global Model-agnostic Interpretation Methods
Local Model-agnostic Interpretation Methods
Anchors and Counterfactual Explanations
Visualizing Convolutional Neural Networks
Interpreting NLP Transformers
Interpretation Methods for Multivariate Forecasting and Sensitivity Analysis
Feature Selection and Engineering for Interpretability
Bias Mitigation and Causal Inference Methods
Monotonic Constraints and Model Tuning for Interpretability
Adversarial Robustness
What's Next for Machine Learning Interpretability?

�ber die Autorin bzw. den Autor

Serg Mas�s has been at the confluence of the internet, application development, and analytics for the last two decades. Currently, he's a climate and agronomic data scientist at Syngenta, a leading agribusiness company with a mission to improve global food security. Before that role, he co-founded a start-up, incubated by Harvard Innovation Labs, that combined the power of cloud computing and machine learning with principles in decision-making science to expose users to new places and events. Whether it pertains to leisure activities, plant diseases, or customer lifetime value, Serg is passionate about providing the often-missing link between data and decision-making-and machine learning interpretation helps bridge this gap robustly.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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Sie haben das Recht, binnen vierzehn Tagen ohne Angabe von Gr?nden diesen Vertrag zu widerrufen.

Die Widerrufsfrist betr?gt vierzehn Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Bef?rderer ist, die letzte Ware oder die letzte Teilsendung bzw. das letzte St?ck in Besitz genommen haben bzw. hat.

Um Ihr Widerrufsrecht auszu?ben, m?ssen Sie uns, BooksRun, 1733 Sheepshead Bay rd., Ste 29, 11235, Brooklyn, New York, U.S.A., 1 866-249-9769, mittels einer eindeutigen Erkl?rung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) ?ber Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie k?nnen daf?r das beigef?gte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie k?nnen auch eine andere eindeutige Erkl?rung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausf?llen und ?bermitteln. Machen Sie von dieser M?glichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverz?glich (z. B. per E-Mail) eine Best?tigung ?ber den Eingang eines solchen Widerrufs ?bermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung ?ber die Aus?bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

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Sie tragen die unmittelbaren Kosten der R?cksendung der Waren. Sie m?ssen f?r einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Pr?fung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zur?ckzuf?hren ist.

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