Explainable Artificial Intelligence: An Introduction to Interpretable Machine Learning
Langue : anglais
Edité par Springer, 2022
- Livre broché
- Neuf

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- Titre
- Explainable Artificial Intelligence: An Introduction to Interpretable Machine Learning
- Auteur
- Kamath, Uday; Liu, John
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3030833585
- ISBN à 13 chiffres
- 9783030833589
--Dr. Carlotta Domeniconi, Associate Professor, Computer Science Department, GMU
--Anusha Dandapani, Chief Data and Analytics Officer, UNICC and Adjunct Faculty, NYU
This is a wonderful book! I'm pleased that the next generation of scientists will finally be able to learn this important topic. This is the first book I've seen that has up-to-date and well-rounded coverage. Thank you to the authors!
--Dr. Cynthia Rudin, Professor of Computer Science, Electrical and Computer Engineering, Statistical Science, and Biostatistics & Bioinformatics
Literature on Explainable AI has up until now been relatively scarce and featured mainly mainstream algorithms like SHAP and LIME. This book has closed this gap by providing an extremely broad review of various algorithms proposed in the scientific circles over the previous 5-10 years. This book is a great guide to anyone who is new to the field of XAI or is already familiar with the field and is willing to expand their knowledge. A comprehensive review of the state-of-the-art Explainable AI methods starting from visualization, interpretable methods, local and global explanations, time series methods, and finishing with deep learning provides an unparalleled source of information currently unavailable anywhere else. Additionally, notebooks with vivid examples are a great supplement that makes the book even more attractive for practitioners of any level.
Overall, the authors provide readers with an enormous breadth of coverage without losing sight of practical aspects, which makes this book truly unique and a great addition to the library of any data scientist.
Dr. Andrey Sharapov, Product Data Scientist, Explainable AI Expert and Speaker, Founder ofExplainable AI-XAI Group
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À propos de l’auteur
John Chih Liu, PhD, CFA is Chief Executive Officer of Intelluron Corporation. Previously, he held senior executive roles overseeing quantitative research, portfolio management and data science organizations, including as VP of Data Science, Applied Machine Learning at Digital Reasoning Systems, MD of Equity Strategies at the Vanderbilt University endowment, and Head of Index Options Trading at BNP Paribas. He is a frequent speaker and published author on topics including natural language processing, reinforcement learning, asset allocation, systemic risk and EM theory. John was named Nashville's Data Scientist of the Year in 2016, Finalist for Community Leader of the Year in 2018, and Finalist for Innovator of the Year in 2020. He earned his B.S., M.S., and Ph.D. in electrical engineering from the University of Pennsylvania and is a CFA Charterholder, advocate for the global data science community and supporter of the International Science and Engineering Fair.
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