Értékelés:
Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 5 olvasói szavazat alapján történt.
Explainable Artificial Intelligence: An Introduction to Xai
Ez a könyv mind a területre belépő olvasóknak, mind pedig a mesterséges intelligenciában jártas és a valós alkalmazások fejlesztése iránt érdeklődő szakembereknek szól. A könyv nagyszerű forrás a gyakorlati szakemberek és kutatók számára mind az iparban, mind a felsőoktatásban, a tárgyalt esettanulmányok és a kapcsolódó anyagok pedig számos projekthez és gyakorlati feladathoz szolgálhatnak inspirációként tantermi környezetben. Ezt a könyvet biztosan megtartom személyes forrásként az általam oktatott kurzusokhoz, és erősen ajánlom a diákjaimnak.
--Dr. Carlotta Domeniconi, egyetemi docens, Informatikai Tanszék, GMU.
Ez a könyv tananyagot kínál a gépi tanulás értelmezhetőségének bevezetéséhez minden szakaszban. A szerzők meggyőző példákat mutatnak arra, hogy egy olyan alapvető tanítási gyakorlat, mint az értelmezhető viták vezetése, tanárokkal és tartós erőfeszítéssel tanítható és tanulható. És mi mással lehetne jobban erősíteni a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás eredményeinek minőségét. Remélem, hogy ez a könyv a tanárok, az adattudományi oktatók és az ML-fejlesztők alapkönyvévé válik, és együtt gyakoroljuk az értelmező gépi tanulás művészetét.
--Anusha Dandapani, az UNICC adat- és elemzési igazgatója és a NYU adjunktusa.
Ez egy csodálatos könyv! Örülök, hogy a tudósok következő generációja végre megismerheti ezt a fontos témát. Ez az első olyan könyv, amelyet naprakész és jól körülhatárolt lefedettséggel látok. Köszönöm a szerzőknek!
--Dr. Cynthia Rudin, az informatika, a villamos- és számítástechnika, a statisztikatudomány, valamint a biostatisztika és bioinformatika professzora.
A megmagyarázható mesterséges intelligenciával foglalkozó irodalom eddig viszonylag kevés volt, és főként olyan mainstream algoritmusokat mutatott be, mint a SHAP és a LIME. Ez a könyv ezt a hiányt zárta be azzal, hogy rendkívül széles körű áttekintést nyújt a tudományos körökben az elmúlt 5-10 évben javasolt különböző algoritmusokról. Ez a könyv nagyszerű útmutató mindazoknak, akik újak az XAI területén, vagy már ismerik a területet, és hajlandóak bővíteni tudásukat. A legmodernebb magyarázható AI-módszerek átfogó áttekintése a vizualizációtól kezdve az értelmezhető módszereken, a lokális és globális magyarázatokon, az idősoros módszereken át a mélytanulással befejezve olyan páratlan információforrást nyújt, amely jelenleg sehol máshol nem áll rendelkezésre. Emellett az élénk példákat tartalmazó jegyzetfüzetek nagyszerű kiegészítést jelentenek, amelyek még vonzóbbá teszik a könyvet bármilyen szintű gyakorló szakemberek számára.
Összességében a szerzők az olvasók számára hatalmas lefedettséget biztosítanak anélkül, hogy szem elől tévesztenék a gyakorlati szempontokat, ami valóban egyedülállóvá teszi ezt a könyvet, és nagyszerű kiegészítője minden adattudós könyvtárának.
Dr. Andrey Sharapov, termékadattudós, magyarázható AI szakértő és előadó, az Explainable AI-XAI Group alapítója.
