Объяснимые модели искусственного интеллекта на Python. Модель искусственного интеллекта. Объяснения с использованием библиотек, расширений и фреймворков на основе языка Python

Книга посвящена критически важной теме современного машинного обучения — объяснимости и интерпретируемости моделей искусственного интеллекта. В эпоху сложных алгоритмов «чёрного ящика» способность понимать, как и почему модель принимает те или иные решения, становится не просто техническим требованием, а этической и практической необходимостью.

Автор подробно рассматривает концепцию Explainable AI (XAI), сравнивает объяснимость с интерпретируемостью, описывает различные типы объяснений и методы их получения. Особое внимание уделяется практическому применению популярных Python-библиотек и фреймворков для XAI, таких как SHAP, LIME, ELI5, Skater и Skope_rules, а также интеграции с TensorFlow и Keras.

Издание охватывает не только технические аспекты создания объяснимых моделей, но и связанные с ними вопросы этики ИИ, выявления и устранения предвзятости в данных и алгоритмах, обеспечения надёжности и доверия к системам искусственного интеллекта. Книга поможет специалистам создавать более прозрачные, ответственные и эффективные AI-решения.

Материал предназначен для специалистов по анализу данных, инженеров по машинному обучению, а также будет полезен бизнес-пользователям и руководителям проектов, которые стремятся глубже понять принципы работы внедряемых ими AI-систем и повысить доверие к их результатам.