8 (812) 320-06-69

Каталог

Категории
Высшее образование (16+) (44671)
Высшее образование
Естественные науки (2770)
Естественные науки
Общественные науки (3854)
Общественные науки
Информатика и компьютерные технологии (4975)
Информатика и компьютерные технологии
Инженерное дело (1487)
Инженерное дело
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника (1412)
Телекоммуникации, электроника, электротехника и радиотехника
Строительство. Архитектура (819)
Строительство. Архитектура
Строительство. Архитектура. Журналы (17)
Строительство. Архитектура. Журналы
Бетон и железобетон (3)
Бетон и железобетон
Жилищное строительство (7)
Жилищное строительство
Строительные материалы (7)
Строительные материалы
Юридические науки.Право (4557)
Юридические науки.Право
Отрасли права (2870)
Отрасли права
Гуманитарные науки (6444)
Гуманитарные науки
Иностранные языки (2420)
Иностранные языки
Экономика. Экономические науки (7774)
Экономика. Экономические науки
Образование. Педагогические науки (4112)
Образование. Педагогические науки
Медицина и здравоохранение (993)
Медицина и здравоохранение
Физическая культура и спорт (510)
Физическая культура и спорт
Среднее профессиональное образование (14+) (3312)
Среднее профессиональное образование
Коллекции (48316)
Коллекции
Издательские коллекции (47897)
Издательские коллекции
Журналы (1146)
Журналы
Остаться в выбранном разделе
Назад к каталогу

Интерпретируемое машинное обучение на Python: Пер. с англ.

Интерпретируемое машинное обучение на Python: Пер. с англ. ISBN 978-5-9775-1735-5
ISBN 978-5-9775-1735-5
Авторы: 
Масис С.
Тип издания: 
Практическое издание
Издательство: 
Санкт-Петербург: БХВ-Петербург
Год: 
2023
Количество страниц: 
640
Аннотация

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.
Для программистов в области машинного обучения

Библиографическое описание Скопировать библиографическое описание

Масис С. Интерпретируемое машинное обучение на Python: Пер. с англ. / С. Масис. - Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2023. - 640 с. - ISBN 978-5-9775-1735-5. - URL: https://www.ibooks.ru/bookshelf/389646/reading (дата обращения: 17.07.2025). - Текст: электронный.