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题名:
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面向从业者的可解释人工智能 [ 专著] mian xiang cong ye zhe de ke jie shi ren gong zhi neng / (美)迈克尔·蒙恩(Michael Munn)，大卫·彼得曼(Davd Pitman)著 , 陈志鸿，李广译 |
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ISBN:
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978-7-5766-0995-0 价格： CNY128.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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280页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 南京 出版社： 东南大学出版社 出版日期： 2024 |
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内容提要:
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大多数中级机器学习书籍都专注于如何通过提高准确性或减少预测误差来优化模型。但是这种方法常常忽略了理解ML模型为什么以及如何做出预测的重要性。可解释性方法为更好地理解模型行为提供了必要的工具包，本实用指南为模型可解释性汇集了一流的技术。有经验的机器学习工程师和数据科学家将亲自学习这些技术如何工作，以便能够在日常工作流程中更轻松地应用这些工具。 |
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主题词:
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人工智能 |
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中图分类法:
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TP18 版次： 5 |
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主要责任者:
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蒙恩 meng en 著 |
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主要责任者:
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彼得曼 bi de man 著 |
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次要责任者:
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陈志鸿 chen zhi hong 译 |
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次要责任者:
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李广 li guang 译 |
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附注:
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O'Reilly Media, Inc.授权 |