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"Unveiling the Black Box: Practical Deep Learning and Explainable AI" offre una panoramica completa delle tecniche di Explainable AI (XAI) e della loro importanza nel garantire trasparenza e fiducia nei modelli di AI complessi. Con applicazioni di AI che spaziano dall'assistenza sanitaria alla finanza e ai sistemi autonomi, l'opacità dei modelli di deep learning solleva spesso preoccupazioni etiche, legali e di affidabilità. Questa guida esplora le strutture fondamentali del modello di AI, come Feedforward Neural Networks (FNN), Convolutional Neural Networks (CNN) e Recurrent Neural Networks (RNN), evidenziandone l'architettura, la funzionalità e le applicazioni nel mondo reale. Per migliorare l'interpretabilità, il testo introduce i principali metodi XAI come Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) e SHAPley Additive Explanations (SHAP), che consentono agli utenti di comprendere le previsioni del modello. Vengono discusse tecniche avanzate, tra cui Transfer Learning e Attention Mechanisms, per illustrare il loro impatto sull'adattabilità e le prestazioni della rete neurale. Vengono inoltre affrontate le sfide del raggiungimento di un'AI interpretabile, come la gestione del bias, il bilanciamento dell'accuratezza e la garanzia della privacy.
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- ÉditeurEdizioni Sapienza
- Date d'édition2024
- ISBN 10 6208170958
- ISBN 13 9786208170950
- ReliureBroché
- Langueitalien
- Nombre de pages144
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Svelare la scatola nera: Deep Learning pratico e IA spiegabile (Italian Edition)
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Edizioni Sapienza, 2024
ISBN 10 : 6208170958
ISBN 13 : 9786208170950
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Svelare la scatola nera: Deep Learning pratico e IA spiegabile (Italian Edition)
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Edizioni Sapienza, 2024
ISBN 10 : 6208170958
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Svelare la scatola nera: Deep Learning pratico e IA spiegabile
Edité par
Edizioni Sapienza Dez 2024, 2024
ISBN 10 : 6208170958
ISBN 13 : 9786208170950
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Svelare la scatola nera: Deep Learning pratico e IA spiegabile
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Svelare la scatola nera: Deep Learning pratico e IA spiegabile
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Edizioni Sapienza Dez 2024, 2024
ISBN 10 : 6208170958
ISBN 13 : 9786208170950
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -'Unveiling the Black Box: Practical Deep Learning and Explainable AI' offre una panoramica completa delle tecniche di Explainable AI (XAI) e della loro importanza nel garantire trasparenza e fiducia nei modelli di AI complessi. Con applicazioni di AI che spaziano dall'assistenza sanitaria alla finanza e ai sistemi autonomi, l'opacità dei modelli di deep learning solleva spesso preoccupazioni etiche, legali e di affidabilità. Questa guida esplora le strutture fondamentali del modello di AI, come Feedforward Neural Networks (FNN), Convolutional Neural Networks (CNN) e Recurrent Neural Networks (RNN), evidenziandone l'architettura, la funzionalità e le applicazioni nel mondo reale. Per migliorare l'interpretabilità, il testo introduce i principali metodi XAI come Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) e SHAPley Additive Explanations (SHAP), che consentono agli utenti di comprendere le previsioni del modello. Vengono discusse tecniche avanzate, tra cui Transfer Learning e Attention Mechanisms, per illustrare il loro impatto sull'adattabilità e le prestazioni della rete neurale. Vengono inoltre affrontate le sfide del raggiungimento di un'AI interpretabile, come la gestione del bias, il bilanciamento dell'accuratezza e la garanzia della privacy.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 144 pp. Italienisch. N° de réf. du vendeur 9786208170950
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Svelare la scatola nera (Paperback)
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Paperback. Etat : new. Paperback. "Unveiling the Black Box: Practical Deep Learning and Explainable AI" offre una panoramica completa delle tecniche di Explainable AI (XAI) e della loro importanza nel garantire trasparenza e fiducia nei modelli di AI complessi. Con applicazioni di AI che spaziano dall'assistenza sanitaria alla finanza e ai sistemi autonomi, l'opacita dei modelli di deep learning solleva spesso preoccupazioni etiche, legali e di affidabilita. Questa guida esplora le strutture fondamentali del modello di AI, come Feedforward Neural Networks (FNN), Convolutional Neural Networks (CNN) e Recurrent Neural Networks (RNN), evidenziandone l'architettura, la funzionalita e le applicazioni nel mondo reale. Per migliorare l'interpretabilita, il testo introduce i principali metodi XAI come Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) e SHAPley Additive Explanations (SHAP), che consentono agli utenti di comprendere le previsioni del modello. Vengono discusse tecniche avanzate, tra cui Transfer Learning e Attention Mechanisms, per illustrare il loro impatto sull'adattabilita e le prestazioni della rete neurale. Vengono inoltre affrontate le sfide del raggiungimento di un'AI interpretabile, come la gestione del bias, il bilanciamento dell'accuratezza e la garanzia della privacy. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786208170950
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Svelare la scatola nera (Paperback)
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Svelare la scatola nera (Paperback)
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