자료유형  

 단행본

ISBN  

9791161757605 93000 : \45,000

언어부호  

본문언어 - kor, 원저작언어 - eng

DDC  

006.3-20

청구기호  

006.31 M397i김

저자명  

Masis, Serg

통일서명  

Interpretable machine learning with Python .. Korean

서명/저자  

파이썬을 활용한 머신러닝 해석 가능성 : 예측의 공정성, 책임성, 투명성을 수립하는 다양한 방법 학습하기 / 세르그 마시스 지음 ; 김우현 옮김.

기타표제  

[원표제]Interpretable machine learning with Python : learn to build interpretable high-performance models with hands-on real-world examples.

발행사항  

서울 : 에이콘(에이콘출판사), 2023

형태사항  

839 p. : 삽화, 도표 ; 24 cm

주기사항  

원저자명: Serg Masis

주기사항  

색인수록

일반주제명  

Machine learning

일반주제명  

Python (Computer program language)

기타저자  

김우현 IT개발자

가격  

\45,000

Control Number  

joongbu:652378

책소개  

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.