Explainable AI for Practitioners: Designing and Implementing Explainable ML Solutions (2022) Автор: David Pitman Количество страниц: 276 Большинство книг по машинному обучению среднего уровня посвящены оптимизации моделей путем повышения точности или уменьшения ошибки предсказания. Но такой подход часто упускает из виду важность понимания того, почему и как ваша модель ML делает те предсказания, которые она делает. Методы объяснимости обеспечивают необходимый набор инструментов для лучшего понимания поведения модели, и в этом практическом руководстве собраны лучшие в своем классе методы объяснимости моделей. Опытные инженеры машинного обучения и специалисты по анализу данных на практике узнают, как работают эти методы, чтобы вы могли легче применять их в своем ежедневном рабочем процессе. Скачать книгу