Interpretable Machine Learning with Python: Learn to build interpretable high-performance models with hands-on real-world examples
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2021
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-UnisGreatBookPrices
Vendeur AbeBooks depuis 6 avril 2009
Etat: Neuf
EUR 55,54
Quantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierN° de réf. du vendeur 42638048-n
- Titre
- Interpretable Machine Learning with Python: Learn to build interpretable high-performance models with hands-on real-world examples
- Auteur
- Serg Masís
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2021
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 180020390X
- ISBN à 13 chiffres
- 9781800203907
Understand the key aspects and challenges of machine learning interpretability, learn how to overcome them with interpretation methods, and leverage them to build fairer, safer, and more reliable models
Key Features
- Learn how to extract easy-to-understand insights from any machine learning model
- Become well-versed with interpretability techniques to build fairer, safer, and more reliable models
- Mitigate risks in AI systems before they have broader implications by learning how to debug black-box models
Book Description
Do you want to understand your models and mitigate risks associated with poor predictions using machine learning (ML) interpretation? Interpretable Machine Learning with Python can help you work effectively with ML models.
The first section of the book is a beginner's guide to interpretability, covering its relevance in business and exploring its key aspects and challenges. You'll focus on how white-box models work, compare them to black-box and glass-box models, and examine their trade-off. The second section will get you up to speed with a vast array of interpretation methods, also known as Explainable AI (XAI) methods, and how to apply them to different use cases, be it for classification or regression, for tabular, time-series, image or text. In addition to the step-by-step code, the book also helps the reader to interpret model outcomes using examples. In the third section, you’ll get hands-on with tuning models and training data for interpretability by reducing complexity, mitigating bias, placing guardrails, and enhancing reliability. The methods you’ll explore here range from state-of-the-art feature selection and dataset debiasing methods to monotonic constraints and adversarial retraining.
By the end of this book, you'll be able to understand ML models better and enhance them through interpretability tuning.
What you will learn
- Recognize the importance of interpretability in business
- Study models that are intrinsically interpretable such as linear models, decision trees, and Naïve Bayes
- Become well-versed in interpreting models with model-agnostic methods
- Visualize how an image classifier works and what it learns
- Understand how to mitigate the influence of bias in datasets
- Discover how to make models more reliable with adversarial robustness
- Use monotonic constraints to make fairer and safer models
Who this book is for
This book is for data scientists, machine learning developers, and data stewards who have an increasingly critical responsibility to explain how the AI systems they develop work, their impact on decision making, and how they identify and manage bias. Working knowledge of machine learning and the Python programming language is expected.
Table of Contents
- Interpretation, Interpretability and Explainability; and why does it all matter?
- Key Concepts of Interpretability
- Interpretation Challenges
- Fundamentals of Feature Importance and Impact
- Global Model-Agnostic Interpretation Methods
- Local Model-Agnostic Interpretation Methods
- Anchor and Counterfactual Explanations
- Visualizing Convolutional Neural Networks
- Interpretation Methods for Multivariate Forecasting and Sensitivity Analysis
- Feature Selection and Engineering for Interpretability
- Bias Mitigation and Causal Inference Methods
- Monotonic Constraints and Model Tuning for Interpretability
- Adversarial Robustness
- What's Next for Machine Learning Interpretability?
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Serg Masís has been at the confluence of the internet, application development, and analytics for the last two decades. Currently, he's a Climate and Agronomic Data Scientist at Syngenta, a leading agribusiness company with a mission to improve global food security. Before that role, he co-founded a startup, incubated by Harvard Innovation Labs, that combined the power of cloud computing and machine learning with principles in decision-making science to expose users to new places and events. Whether it pertains to leisure activities, plant diseases, or customer lifetime value, Serg is passionate about providing the often-missing link between data and decision-making ― and machine learning interpretation helps bridge this gap more robustly.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
GreatBookPrices
Columbia, MD, Etats-Unis
Vendeur AbeBooks depuis 6 avril 2009
Frais d'expédition à l'intérieur de ce pays : Etats-Unis
| Article | 5 à 14 jours ouvrés | 8 à 14 jours ouvrés |
|---|---|---|
| Premier article | EUR 2,32 | EUR 2,32 |
Modes de paiement
Description de la boutique
SuperBookDeals.com is your top source for finding new books at the absolute lowest prices, guaranteed ! We offer big discounts - everyday - on millions of titles in virtually any category, from Architecture to Zoology -- and everything in between. Discover great deals and super-savings, on professional books, text book titles, the newest computer guides, or your favorite fiction authors. You'll find it all - at HUGE SAVINGS - at SuperBookDeals. Browse through our complete online product catalog today. Serving customers around the world for years, we help thousands find just the books they're looking for -- at incredibly low, bargain prices.…
Profil professionnel du vendeur
Expert Trading Limited
9220 Rumsey Road, Suite 101
Columbia, MD Etats-Unis 21045
Conditions de vente
Company Name: GreatBookPrices
Legal Entity: Expert Trading, LLC
Address: 6310 Stevens Forest, suite 200, Columbia MD 21046
Email address: CustomerService@SuperBookDeals.com
Phone number: 410-964-0026
consumer complaints can be addressed to address above
Registration #: 52-1713923
Authorized representative: Danielle Hainsey
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
Nous pouvons suspendre le remboursement jusqu'à ce que nous ayons reçu les marchandises ou que vous ayez fourni la preuve que vous avez renvoyé les marchandises, en fonction de la première éventualité.
Vous devez renvoyer les marchandises ou les remettre à GreatBookPrices, Bensenville, Illinois, U.S.A., sans retard injustifié et, en tout état de cause, au plus tard 14 jours à compter du jour où vous nous avez communiqué votre décision de rétractation du présent contrat. Le délai est respecté si vous renvoyez les marchandises avant l'expiration du délai de 14 jours. Vous devrez prendre en charge les frais directs du renvoi des marchandises. Vous n'êtes responsable que de toute diminution de valeur des marchandises résultant d'une manipulation autre que celle nécessaire pour établir la nature, les caractéristiques et le fonctionnement des marchandises.
Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
- Distribution de journaux, de revues ou de magazines, à l'exception des contrats d'abonnement ; et
- Fourniture d'un contenu numérique qui n'est pas fourni sur un support matériel (par exemple, sur un CD ou un DVD) si vous avez accepté, lors de votre commande, que nous puissions commencer à le livrer et que vous ne puissiez pas exercer votre droit de rétractation une fois la livraison commencée.
Conditions d'expédition
Our warehouses across the globe are fully operational without substantial delays. We are working hard and continue to overcome the daily challenges presented by COVID-19. We appreciate your understanding.
Internal processing of your order will take about 1-2 business days. Please allow an additional 4-14 business days for Media Mail delivery. We have multiple ship-from locations - MD,IL,NJ,UK,IN,NV,TN & GA