Електронна книга «Інтерпретоване машинне навчання на Python» Сергій Масіс

Книга допоможе усвідомлено та ефективно працювати з моделями машинного навчання. Дано введення в інтерпретацію машинного навчання: розкрито важливість теми, її ключові поняття та проблеми. Розглянуто методи інтерпретації: модельно-агностичні, якірні та контрфактичні для багатозмінного прогнозування, а також візуалізації згорткових нейронних мереж. Розкрито питання налаштування на інтерпретованість: відбір та конструювання ознак, ослаблення систематичного зміщення та причинно-наслідковий висновок, монотонні обмеження, налаштування моделей та стійкість до антагонізму. Показано перспективи розвитку моделей машинного навчання, що інтерпретуються. Кожен розділ книги містить докладні приклади вихідного коду мовою Python. На сайті видавництва розміщено архів із кольоровими ілюстраціями.