ISBN/价格: | 978-7-302-60569-0:CNY59.80 |
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作品语种: | chi eng |
出版国别: | CN 110000 |
题名责任者项: | AI可解释性/.(意) 列奥尼达·詹法纳, 安东尼奥·迪·塞科著/.郭涛译 |
出版发行项: | 北京:,清华大学出版社:,2022 |
载体形态项: | 228页:;+图:;+21cm |
相关题名附注: | 英文题名原文取自封面 |
提要文摘: | 木书将试图构建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, 使用不可知论、依赖模型的方法和内在可解释性, 全局可解释性和局部可解释性等方法对人工智能模型建立方法论, 来回答AI的“是什么”、“怎么做”和“为什么”的问题, 本书是纯粹的技术书籍, 技术准确, 具有科学性, 先进性, 对提高读者的技术水平大有好处。 |
题名主题: | 人工智能 |
中图分类: | TP18 |
个人名称等同: | 詹法纳 著 |
个人名称等同: | 塞科 著 |
个人名称次要: | 郭涛 译 |
记录来源: | CN 湖北三新 20230307 |