"Unveiling the Black Box: Practical Deep Learning and Explainable AI" offre una panoramica completa delle tecniche di Explainable AI (XAI) e della loro importanza nel garantire trasparenza e fiducia nei modelli di AI complessi. Con applicazioni di AI che spaziano dall'assistenza sanitaria alla finanza e ai sistemi autonomi, l'opacit� dei modelli di deep learning solleva spesso preoccupazioni etiche, legali e di affidabilit�. Questa guida esplora le strutture fondamentali del modello di AI, come Feedforward Neural Networks (FNN), Convolutional Neural Networks (CNN) e Recurrent Neural Networks (RNN), evidenziandone l'architettura, la funzionalit� e le applicazioni nel mondo reale. Per migliorare l'interpretabilit�, il testo introduce i principali metodi XAI come Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) e SHAPley Additive Explanations (SHAP), che consentono agli utenti di comprendere le previsioni del modello. Vengono discusse tecniche avanzate, tra cui Transfer Learning e Attention Mechanisms, per illustrare il loro impatto sull'adattabilit� e le prestazioni della rete neurale. Vengono inoltre affrontate le sfide del raggiungimento di un'AI interpretabile, come la gestione del bias, il bilanciamento dell'accuratezza e la garanzia della privacy.

"About this title" may belong to another edition of this title.

Store Description

We have 20 years experience selling books worldwide! Friendly customer support. Your satisfaction guaranteed!

Visit Seller's Storefront