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컴퓨터/모바일 > 인공지능 > 네트워크 보안/해킹
파이썬을 활용한 머신러닝 해석 가능성
저자 | 세르그 마시스 (지은이), 김우현 (옮긴이)
출판사 | 에이콘출판
출판일 | 2023. 06.30 판매가 | 45,000 원 | 할인가 40,500 원
ISBN | 9791161757605 페이지 | 848쪽
판형 | 188*235*39mm 무게 | 1611

   


설명 가능한 인공지능 또는 해석 가능한 머신러닝 모델을 구축하는 다양한 방법론을 소개한다. 최근 이슈가 되고 있는 인공지능 모델의 윤리적 문제를 다루면서도 동시에 높은 성능과 견고성을 유지할 수 있는 비결을 소개한다. 먼저 해석 가능성이란 무엇인지 설명하고 머신러닝 모델의 윤리적 측면인 공정성, 책임성, 투명성이 필요한 이유 그리고 이를 달성할 방법을 설명한다. 그 다음 다양한 상황과 다양한 데이터 형태를 갖는 각 유스 케이스에서 머신러닝 해석방법론을 적용하는 과정을 실제적으로 다루고 있다. 마지막으로 모델의 복잡성을 줄이고, 편향을 완화시키고, 안정성과 견고성을 향상시키기 위해 모델을 튜닝하는 방법을 학습할 수 있다.


 

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