Dies ist die Linux-App namens Interpretable Machine Learning, deren neueste Version als 1stprintedition.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Interpretable Machine Learning mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS:
Interpretierbares maschinelles Lernen
BESCHREIBUNG:
In diesem Buch geht es um interpretierbares maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen ist in vielen Produkten und Prozessen unseres täglichen Lebens integriert, doch von Maschinen getroffene Entscheidungen sind nicht automatisch mit einer Erklärung verbunden. Eine Erklärung erhöht das Vertrauen in die Entscheidung und in das Machine-Learning-Modell. Als Programmierer eines Algorithmus möchten Sie wissen, ob Sie dem erlernten Modell vertrauen können. Hat es verallgemeinerbare Funktionen gelernt? Oder gibt es in den Trainingsdaten einige seltsame Artefakte, die der Algorithmus erkannt hat? Dieses Buch gibt einen Überblick über Techniken, mit denen Black Boxes möglichst transparent gemacht und Entscheidungen erklärt werden können. Im ersten Kapitel werden Algorithmen vorgestellt, die einfache, interpretierbare Modelle erzeugen, zusammen mit Anweisungen zur Interpretation der Ausgabe. Die späteren Kapitel konzentrieren sich auf die Analyse komplexer Modelle und ihrer Entscheidungen. In einer idealen Zukunft werden Maschinen in der Lage sein, ihre Entscheidungen zu erklären und den Übergang in ein algorithmisches Zeitalter menschlicher zu gestalten.
Eigenschaften
- Das Buch wird automatisch aus dem Hauptzweig erstellt
- Empfohlen für Praktiker des maschinellen Lernens
- Für Stakeholder, die über den Einsatz von maschinellem Lernen und intelligenten Algorithmen entscheiden
- Entwickelt für Datenwissenschaftler und Statistiker
- Export aus Leanpub in 7.44" x 9.68" 18.9 cm x 24.6 cm
- Titel beginnen mit #, Untertitel mit ## und so weiter
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/interpretable-machine-l.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.