Forståelsen av svarte bokser i AI-applikasjoner er avgjørende for å skape modeller som er rettferdige, pålitelige og sikre. 'Hands-On Explainable AI (XAI) with Python' gir deg verktøyene og prinsippene nødvendige for å implementere forklarlig kunstig intelligens (XAI) i applikasjonene dine og rapporteringsgrensesnittene. I denne boken lærer du om teknikker og verktøy for å generere pålitelige resultater fra AI, samt hvordan du kan identifisere, håndtere og unngå vanlige problemer knyttet til etikk og skjevhet i AI. Boken gir også innsikter i hvordan man kan integrere rettferdig AI i populære applikasjoner og rapporteringsverktøy, slik at du kan tilføre forretningsverdi ved hjelp av Python og tilknyttede verktøy. Effektiv oversettelse av AI-innsikter til forretningsinteressenter krever nøye planlegging, design og visualiseringsvalg. Det å beskrive problematikken, modellen og forholdet mellom variabler samt deres funn er ofte subtilt, overraskende og teknisk komplekst. I 'Hands-On Explainable AI (XAI) with Python' vil du arbeide med spesifikke praktiske prosjekter innen maskinlæring ved hjelp av Python som er strategisk ordnet for å styrke din forståelse av analysedelen av AI-resultater.
