Apprentissage Automatique Interprétable

L'apprentissage automatique offre un grand potentiel d'amélioration des produits, des processus et de la recherche. Mais les ordinateurs n'expliquent généralement pas leurs prédictions, ce qui constitue un obstacle à l'adoption de l'apprentissage automatique. Idéal pour les étudiants ou les développeurs qui ont besoin d'une introduction aux processus de modélisation et/ou aux modèles prédictifs, ce manuel sur l'apprentissage automatique fournit une analyse détaillée de l'ensemble du processus de modélisation. Ce livre vise à rendre interprétables les modèles d'apprentissage automatique et leurs décisions. Ce manuel d'apprentissage automatique est couramment cité dans la communauté de l'apprentissage automatique pour son cadre conceptuel et la diversité des sujets abordés. Ce manuel peut servir à la fois d'introduction à l'apprentissage automatique et d'ouvrage de référence pour toute personne ayant besoin de rafraîchir ses connaissances sur les réseaux neuronaux, les méthodes de test, etc. Le livre encourage activement le lecteur, à chaque étape, à mener ses propres expériences et investigations, ce qui le rend utile pour développer les compétences et la curiosité nécessaires pour faire des percées pertinentes dans le cadre d'une capacité/carrière dans l'apprentissage automatique.