Mishra pradeepta (19 Ergebnisse)
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Explainable AI Recipes: Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability with Python
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Explainable Ai Recipes: Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability With Python
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Explainable AI Recipes: Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability with Python
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Explainable AI Recipes: Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability with Python
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Paperback. Zustand: Brand New. 2nd edition. 290 pages. 10.00x7.01x1.02 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Explainable AI Recipes | Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability with Python | Pradeepta Mishra | Taschenbuch | xxiv | Englisch | 2023 | Apress | EAN 9781484290286 | Verantwortliche Person für die EU: APress in Springer Science + Business Media, Heidelberger Platz 3, 14197 Berl…in, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. PyTorch Recipes | A Problem-Solution Approach to Build, Train and Deploy Neural Network Models | Pradeepta Mishra | Taschenbuch | xxiv | Englisch | 2022 | Apress | EAN 9781484289242 | Verantwortliche Person für die EU: APress in Springer Science + Business Media, Heidelberger Platz 3, 14197 Berlin, jue…rgen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Practical Explainable AI Using Python | Artificial Intelligence Model Explanations Using Python-Based Libraries, Extensions, and Frameworks | Pradeepta Mishra | Taschenbuch | xviii | Englisch | 2021 | Apress | EAN 9781484271575 | Verantwortliche Person für die EU: APress in Springer Science + Business…Media, Heidelberger Platz 3, 14197 Berlin, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 344 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Learn the ins and outs of decisions, biases, and reliability of AI algorithms and how to make sense of these predictions. This book explores the so-called black-box models to boost the adaptability, interpretability, and explain…ability of the decisions made by AI algorithms using frameworks such as Python XAI libraries, TensorFlow 2.0+, Keras, and custom frameworks using Python wrappers.You'll begin with an introduction to model explainability and interpretability basics, ethical consideration, and biases in predictions generated by AI models. Next, you'll look at methods and systems to interpret linear, non-linear, and time-series models used in AI. The book will also cover topics ranging from interpreting to understanding how an AI algorithm makes a decisionFurther, you will learn the most complex ensemble models, explainability, and interpretability using frameworks such as Lime, SHAP, Skater, ELI5, etc. Moving forward, you will be introduced to model explainability for unstructured data, classification problems, and natural language processing¿related tasks. Additionally, the book looks at counterfactual explanations for AI models. Practical Explainable AI Using Python shines the light on deep learning models, rule-based expert systems, and computer vision tasks using various XAI frameworks.What You'll LearnReview the different ways of making an AI model interpretable and explainableExamine the biasness and good ethical practices of AI modelsQuantify, visualize, and estimate reliability of AI modelsDesign frameworks to unbox the black-box modelsAssess the fairness of AI modelsUnderstand the building blocks of trust in AI modelsIncrease the level of AI adoptionWho This Book Is ForAI engineers, data scientists, and software developers involved in driving AI projects/ AI products.
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Softcover. Zustand: gut. 2021. Practical Explainable AI Using Python: Artificial Intelligence Model Explanations Using Python-Based Libraries, Extensions, and Frameworks In englischer Sprache. pages.
