Opis książki: Hands-On Explainable AI (XAI) with Python
Effectively translating AI insights to business stakeholders requires careful planning, design, and visualization choices. Describing the problem, the model, and the relationships among variables and their findings are often subtle, surprising, and technically complex.
Hands-On Explainable AI (XAI) with Python will see you work with specific hands-on machine learning Python projects that are strategically arranged to enhance your grasp on AI results analysis. You will be building models, interpreting results with visualizations, and integrating XAI reporting tools and different applications.
You will build XAI solutions in Python, TensorFlow 2, Google Cloud's XAI platform, Google Colaboratory, and other frameworks to open up the black box of machine learning models. The book will introduce you to several open-source XAI tools for Python that can be used throughout the machine learning project life cycle.
You will learn how to explore machine learning model results, review key influencing variables and variable relationships, detect and handle bias and ethics issues, and integrate predictions using Python along with supporting the visualization of machine learning models into user explainable interfaces.
By the end of this AI book, you will possess an in-depth understanding of the core concepts of XAI.
Wybrane bestsellery
-
Oto intuicyjny przewodnik dla średnio zaawansowanych programistów Pythona, pomyślany tak, by przyswajać zasady programowania zorientowanego obiektowo podczas praktycznych ćwiczeń. Dowiesz się, jakie problemy wiążą się z zastosowaniem podejścia proceduralnego i jak dzięki podejściu obiektowemu pis...
Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika Python zorientowany obiektowo. Programowanie gier i graficznych interfejsów użytkownika
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)57.85 zł
89.00 zł(-35%) -
To drugie, zaktualizowane i poprawione wydanie bestsellerowego podręcznika Programowania w Pythonie pozwoli Ci błyskawicznie zacząć tworzyć kod, który działa! Zaczniesz od zrozumienia podstawowych koncepcji programistycznych, następnie nauczysz się zapewniać programom interaktywność i wykształcis...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
64.35 zł
99.00 zł(-35%) -
To kompleksowy podręcznik do nauki programowania w Pythonie. Jego piąte wydanie zostało gruntownie zaktualizowane i rozbudowane o dodatkowe treści. Omówiono tu najnowsze wersje Pythona w liniach 3.X i 2.X, czyli 3.3 i 2.7, i dodano opisy nowych lub rozszerzonych mechanizmów, takich jak obsługa fo...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
129.35 zł
199.00 zł(-35%) -
Dzięki tej książce przekonasz się, jak wspaniałą przygodą jest programowanie i jak łatwo ją zacząć! Poznasz podstawy Pythona, dowiesz się, jak pisać i formatować kod, a także szybko nauczysz się uruchamiać swoje programy. Instrukcje sterujące, operatory, typy danych, funkcje, klasy i moduły nie b...
Python 3. Projekty dla początkujących i pasjonatów Python 3. Projekty dla początkujących i pasjonatów
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)38.94 zł
59.90 zł(-35%) -
Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do kryptografii i bibliotek kryptograficznych Pythona. Omówiono tu podstawowe koncepcje z tej dziedziny, najważniejsze algorytmy i niezbędny zakres podstaw matematycznych: liczby pierwsze, teorię grup czy generatory liczb pseudolosowych. Wyjaśniono, czym ...
Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Metody statystyczne są kluczowym elementem data science, mimo to niewielu specjalistów data science posiada formalne wykształcenie statystyczne. Kursy i podręczniki o podstawach statystyki, rzadko kiedy omawiają temat z perspektywy data science. W drugim wydaniu tego popularnego podręcznika zosta...
Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
To kolejne wydanie lubianego samouczka, dzięki któremu w ramach 24 godzinnych lekcji przyswoisz solidne podstawy programowania. Zrozumiesz, jak działają programy, i nauczysz się reguł stosowanych przez profesjonalistów przy ich projektowaniu. Dowiesz się, jak wygląda świat programistów i na czym ...
Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Ta książka jest zwięzłym, skupionym na praktyce przewodnikiem po Pythonie w wersji 3.6 i nowszych. Dzięki niej skoncentrujesz się na rdzeniu języka i podstawowych zagadnieniach, które musisz doskonale opanować, jeśli chcesz pisać w nim dobry kod. Dowiesz się zatem, jak działa Python i jakich zasa...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Wiernym czytelnikom publikacji spod znaku wydawnictwa Helion Piotra Wróblewskiego przedstawiać nie trzeba. Dość wspomnieć, że jest on autorem wielu publikacji poświęconych głównie programowaniu i obsłudze komputerów. Jego najnowsza książka, Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyk...
Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyków Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyków
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)77.35 zł
119.00 zł(-35%) -
Ta książka jest drugim wydaniem nietypowego podręcznika programowania w Pythonie. Dzięki niej nie zostaniesz mistrzem świata w kodowaniu, za to nauczysz się tworzyć programy, które oszczędzą Ci mnóstwo czasu i wysiłku. Nawet jeśli nigdy nie programowałeś, błyskawicznie opanujesz podstawy i zapozn...
Automatyzacja nudnych zadań z Pythonem. Nauka programowania. Wydanie II Automatyzacja nudnych zadań z Pythonem. Nauka programowania. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)70.85 zł
109.00 zł(-35%)
Denis Rothman - pozostałe książki
-
OpenAI's GPT-3 and Hugging Face transformers for language tasks in one book. Plus, get a taste of the future of transformers, including computer vision tasks and code writing and assistance with Codex and GitHub Copilot
Transformers for Natural Language Processing - Second Edition Transformers for Natural Language Processing - Second Edition
-
Take your NLP knowledge to the next level and become an AI language understanding expert by mastering the quantum leap of Transformer neural network models
-
Understand the fundamentals and develop your own AI solutions in this updated edition packed with many new examples
Artificial Intelligence By Example - Second Edition Artificial Intelligence By Example - Second Edition
-
Develop real-world applications powered by the latest advances in intelligent systems Key Features Gain real-world contextualization using deep learning problems concerning research and application Get to know the best practices to improve and optimize your machine learning systems and algorithm...
Python: Beginner's Guide to Artificial Intelligence Python: Beginner's Guide to Artificial Intelligence
Denis Rothman, Matthew Lamons, Rahul Kumar, Abhishek Nagaraja, Amir Ziai, Ankit Dixit
-
Be an adaptive thinker that leads the way to Artificial Intelligence Key Features AI-based examples to guide you in designing and implementing machine intelligence Develop your own method for future AI solutions Acquire advanced AI, machine learning, and deep learning design skills Book Desc...
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły książki
- Tytuł oryginału:
- Hands-On Explainable AI (XAI) with Python
- ISBN Ebooka:
- 978-18-002-0276-4, 9781800202764
- Data wydania ebooka:
-
2020-07-31
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@helion.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku Pdf:
- 8.7MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 14.2MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 26.1MB
- Kategorie:
Programowanie » Python - Programowanie
Spis treści książki
- Preface
- Who this book is for
- What this book covers
- To get the most out of this book
- Get in touch
- Explaining Artificial Intelligence with Python
- Defining explainable AI
- Going from black box models to XAI white box models
- Explaining and interpreting
- Defining explainable AI
- Designing and extracting
- The XAI executive function
- The XAI medical diagnosis timeline
- The standard AI program used by a general practitioner
- Definition of a KNN algorithm
- A KNN in Python
- The standard AI program used by a general practitioner
- West Nile virus a case of life or death
- How can a lethal mosquito bite go unnoticed?
- What is the West Nile virus?
- How did the West Nile virus get to Chicago?
- XAI can save lives using Google Location History
- Downloading Google Location History
- Googles Location History extraction tool
- Reading and displaying Google Location History data
- Installation of the basemap packages
- The import instructions
- Importing the data
- Processing the data for XAI and basemap
- Setting up the plotting options to display the map
- Enhancing the AI diagnosis with XAI
- Enhanced KNN
- XAI applied to the medical diagnosis experimental program
- Displaying the KNN plot
- Natural language explanations
- Displaying the Location History map
- Showing mosquito detection data and natural language explanations
- A critical diagnosis is reached with XAI
- Summary
- Questions
- References
- Further reading
- White Box XAI for AI Bias and Ethics
- Moral AI bias in self-driving cars
- Life and death autopilot decision making
- The trolley problem
- The MIT Moral Machine experiment
- Real life and death situations
- Explaining the moral limits of ethical AI
- Moral AI bias in self-driving cars
- Standard explanation of autopilot decision trees
- The SDC autopilot dilemma
- Importing the modules
- Retrieving the dataset
- Reading and splitting the data
- Theoretical description of decision tree classifiers
- Creating the default decision tree classifier
- Training, measuring, and saving the model
- Displaying a decision tree
- XAI applied to an autopilot decision tree
- Structure of a decision tree
- The default output of the default structure of a decision tree
- The customized output of a customized structure of a decision tree
- The output of a customized structure of a decision tree
- Structure of a decision tree
- Using XAI and ethics to control a decision tree
- Loading the model
- Accuracy measurements
- Simulating real-time cases
- Introducing ML bias due to noise
- Introducing ML ethics and laws
- Case 1 not overriding traffic regulations to save four pedestrians
- Case 2 overriding traffic regulations
- Case 3 introducing emotional intelligence in the autopilot
- Summary
- Questions
- References
- Further reading
- Explaining Machine Learning with Facets
- Getting started with Facets
- Installing Facets on Google Colaboratory
- Retrieving the datasets
- Reading the data files
- Getting started with Facets
- Facets Overview
- Creating feature statistics for the datasets
- Implementing the feature statistics code
- Implementing the HTML code to display feature statistics
- Creating feature statistics for the datasets
- Sorting the Facets statistics overview
- Sorting data by feature order
- XAI motivation for sorting features
- Sorting data by feature order
- Sorting by non-uniformity
- Sorting by alphabetical order
- Sorting by amount missing/zero
- Sorting by distribution distance
- Facets Dive
- Building the Facets Dive display code
- Defining the labels of the data points
- Defining the color of the data points
- Defining the binning of the x axis and y axis
- Defining the scatter plot of the x axis and the y axis
- Summary
- Questions
- References
- Further reading
- Microsoft Azure Machine Learning Model Interpretability with SHAP
- Introduction to SHAP
- Key SHAP principles
- Symmetry
- Null player
- Additivity
- Key SHAP principles
- A mathematical expression of the Shapley value
- Sentiment analysis example
- Shapley value for the first feature, "good"
- Shapley value for the second feature, "excellent"
- Verifying the Shapley values
- Introduction to SHAP
- Getting started with SHAP
- Installing SHAP
- Importing the modules
- Installing SHAP
- Importing the data
- Intercepting the dataset
- Vectorizing the datasets
- Linear models and logistic regression
- Creating, training, and visualizing the output of a linear model
- Defining a linear model
- Agnostic model explaining with SHAP
- Creating the linear model explainer
- Creating the plot function
- Explaining the output of the model's prediction
- Explaining intercepted dataset reviews with SHAP
- Explaining the original IMDb reviews with SHAP
- Summary
- Questions
- References
- Further reading
- Additional publications
- Building an Explainable AI Solution from Scratch
- Moral, ethical, and legal perspectives
- The U.S. census data problem
- Using pandas to display the data
- Moral and ethical perspectives
- The moral perspective
- The ethical perspective
- The legal perspective
- The machine learning perspective
- Displaying the training data with Facets Dive
- Analyzing the training data with Facets
- Verifying the anticipated outputs
- Using KMC to verify the anticipated results
- Analyzing the output of the KMC algorithm
- Conclusion of the analysis
- Transforming the input data
- WIT applied to a transformed dataset
- Summary
- Questions
- References
- Further reading
- AI Fairness with Google's What-If Tool (WIT)
- Interpretability and explainability from an ethical AI perspective
- The ethical perspective
- The legal perspective
- Explaining and interpreting
- Preparing an ethical dataset
- Interpretability and explainability from an ethical AI perspective
- Getting started with WIT
- Importing the dataset
- Preprocessing the data
- Creating data structures to train and test the model
- Creating a DNN model
- Training the model
- Creating a SHAP explainer
- The plot of Shapley values
- Model outputs and SHAP values
- The WIT datapoint explorer and editor
- Creating WIT
- The datapoint editor
- Features
- Performance and fairness
- Ground truth
- Cost ratio
- Slicing
- Fairness
- The ROC curve and AUC
- The PR curve
- The confusion matrix
- Summary
- Questions
- References
- Further reading
- A Python Client for Explainable AI Chatbots
- The Python client for Dialogflow
- Installing the Python client for Google Dialogflow
- Creating a Google Dialogflow agent
- Enabling APIs and services
- The Google Dialogflow Python client
- The Python client for Dialogflow
- Enhancing the Google Dialogflow Python client
- Creating a dialog function
- The constraints of an XAI implementation on Dialogflow
- Creating an intent in Dialogflow
- The training phrases of the intent
- The response of an intent
- Defining a follow-up intent for an intent
- The XAI Python client
- Inserting interactions in the MDP
- Interacting with Dialogflow with the Python client
- A CUI XAI dialog using Google Dialogflow
- Dialogflow integration for a website
- A Jupyter Notebook XAI agent manager
- Google Assistant
- Summary
- Questions
- Further reading
- Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME)
- Introducing LIME
- A mathematical representation of LIME
- Introducing LIME
- Getting started with LIME
- Installing LIME on Google Colaboratory
- Retrieving the datasets and vectorizing the dataset
- An experimental AutoML module
- Creating an agnostic AutoML template
- Bagging classifiers
- Gradient boosting classifiers
- Decision tree classifiers
- Extra trees classifiers
- Interpreting the scores
- Training the model and making predictions
- The interactive choice of classifier
- Finalizing the prediction process
- Interception functions
- The LIME explainer
- Creating the LIME explainer
- Interpreting LIME explanations
- Explaining the predictions as a list
- Explaining with a plot
- Conclusions of the LIME explanation process
- Summary
- Questions
- References
- Further reading
- The Counterfactual Explanations Method
- The counterfactual explanations method
- Dataset and motivations
- Visualizing counterfactual distances in WIT
- Exploring data point distances with the default view
- The logic of counterfactual explanations
- Belief
- Truth
- Justification
- Sensitivity
- The counterfactual explanations method
- The choice of distance functions
- The L1 norm
- The L2 norm
- Custom distance functions
- The architecture of the deep learning model
- Invoking WIT
- The custom prediction function for WIT
- Loading a Keras model
- Retrieving the dataset and model
- Summary
- Questions
- References
- Further reading
- Contrastive XAI
- The contrastive explanations method
- Getting started with the CEM applied to MNIST
- Installing Alibi and importing the modules
- Importing the modules and the dataset
- Importing the modules
- Importing the dataset
- Preparing the data
- Defining and training the CNN model
- Creating the CNN model
- Training the CNN model
- Loading and testing the accuracy of the model
- Defining and training the autoencoder
- Creating the autoencoder
- Training and saving the autoencoder
- Comparing the original images with the decoded images
- Pertinent negatives
- CEM parameters
- Initializing the CEM explainer
- Pertinent negative explanations
- Summary
- Questions
- References
- Further reading
- Anchors XAI
- Anchors AI explanations
- Predicting income
- Classifying newsgroup discussions
- Anchors AI explanations
- Anchor explanations for ImageNet
- Installing Alibi and importing the modules
- Loading an InceptionV3 model
- Downloading an image
- Processing the image and making predictions
- Building the anchor image explainer
- Explaining other categories
- Other images and difficulties
- Summary
- Questions
- References
- Further reading
- Cognitive XAI
- Cognitive rule-based explanations
- From XAI tools to XAI concepts
- Defining cognitive XAI explanations
- A cognitive XAI method
- Importing the modules and the data
- The dictionaries
- The global parameters
- The cognitive explanation function
- The marginal contribution of a feature
- A mathematical perspective
- The Python marginal cognitive contribution function
- Cognitive rule-based explanations
- A cognitive approach to vectorizers
- Explaining the vectorizer for LIME
- Explaining the IMDb vectorizer for SHAP
- Human cognitive input for the CEM
- Rule-based perspectives
- Summary
- Questions
- Further reading
- Answers to the Questions
- Chapter 1, Explaining Artificial Intelligence with Python
- Chapter 2, White Box XAI for AI Bias and Ethics
- Chapter 3, Explaining Machine Learning with Facets
- Chapter 4, Microsoft Azure Machine Learning Model Interpretability with SHAP
- Chapter 5, Building an Explainable AI Solution from Scratch
- Chapter 6, AI Fairness with Google's What-If Tool (WIT)
- Chapter 7, A Python Client for Explainable AI Chatbots
- Chapter 8, Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME)
- Chapter 9, The Counterfactual Explanations Method
- Chapter 10, Contrastive XAI
- Chapter 11, Anchors XAI
- Chapter 12, Cognitive XAI
- Other Books You May Enjoy
- Index
Packt Publishing - inne książki
-
Save time and effort when building 3D scenes with this essential guide to creating stunning photorealistic 3D environments in Blender
-
Solve classic computer science problems from fundamental algorithms, such as sorting and searching, to modern algorithms in machine learning and cryptography
40 Algorithms Every Programmer Should Know - Second Edition 40 Algorithms Every Programmer Should Know - Second Edition
-
Use modern Python libraries such as pandas, NumPy, and scikit-learn and popular machine learning and deep learning methods to solve financial modeling problems
-
Get up to speed with Oracle's Autonomous Databases and implementation strategies for any workload or use case, including transactional, data warehousing, and non-relational databases
Oracle Autonomous Database in Enterprise Architecture Oracle Autonomous Database in Enterprise Architecture
-
Design, build, and deploy performant and maintainable web applications using Spring, Spring Boot, and Angular
-
Build CD pipelines following GitOps principles like declarative and immutable changes stored in version control, all continuously reconciled by Argo CD, and minimize the failure of deployments.
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.


Oceny i opinie klientów: Hands-On Explainable AI (XAI) with Python Denis Rothman (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.