🚼AI可解释性（Python语言版），带你深入了解AI的奥秘🚼💪《AI可解释性（Python语言版）》是一本深入探讨人工智能可解释性的书籍，主要针对使用Python语言的读者。随着人工智能技术的快速发展，可解释性成为了越来越受关注的话题。这本书从理论和实践两个角度，全面介绍了AI可解释性的相关概念和技术，为读者提供...
AI可解释性(Python语言版) 通过构建XAI的方法论体系,形成一组工具和方法,从而解释ML模型产生的复杂结果,帮助人们理解ML模型。 作者:[意]列奥尼达·詹法纳(LeonidaGianfagna)、安东尼奥·迪·塞科(AntonioDiCecco)著郭涛译出版社:清华大学出版社出版时间:2022年08月...
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覆盖多种编程语言:CodeRider支持近百种编程语言,无论是流行的Java、Python、JavaScript,还是特定的领域语言,都能得到CodeRider的支持,满足不同开发者的需求。 服务器私有化部署:企业可以选择将CodeRider部署在私有服务器上,这样可以更好地控制数据访问权限,保护企业的核心数据不被外泄,增强数据安全性。 端侧部署(AI PC...
该AI编程助手基于腾讯混元代码大模型,支持多种编程语言和框架,如Python、JavaScript、Java等,具备代码自动补全、根据注释生成代码、代码解释、生成测试代码、代码语言转换以及技术对话等功能。腾讯云AI代码助手能够理解上下文,提供精准的代码建议,帮助开发者快速解决问题,规范代码格式,提升代码质量和开发效率,同时符合国内安全...
《AI可解释性(Python语言版)》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方法论体系,形成一组工具和方法,从而解释ML模型产生的复杂结果,帮助人们理解ML模型。本书从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论,从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI“是什么”“为什么以及“如何做”等方面的问题。
《AI可解释性(Python语言版)》全面介绍了AI可解释性的概念和可用技术,使机器学习系统更易于解释。书中提出的方法可以应用于几乎所有现有的机器学习模型:线性和逻辑回归、深度学习神经网络、自然语言处理和图像识别等等。 随着机器学习的发展,如今人们越来越多地使用人工智能体来执行以前由人类处理的关键任务(医疗、法律和...
《AI可解释性(Python语言版)》全面介绍了AI可解释性的概念和可用技术,使机器学习系统更易于解释。书中提出的方法可以应用于几乎所有现有的机器学习模型:线性和逻辑回归、深度学习神经网络、自然语言处理和图像识别等等。随着机器学习的发展,如今人们越来越多地使用人工智能体来执行以前由人类处理的关键任务(医疗、法律和...