{"product_id":"interpretable-machine-learning-with-python-second-edition-build-explainable-fair-and-robust-high-performance-models-with-hands-on-real-world-exa-9781803235424","title":"Machine Learning Interpretable con Python - Segunda Edición: Construya modelos explicables, justos y robustos de alto rendimiento con ejemplos prácticos y del mundo real","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eUna inmersión profunda en los aspectos clave y los desafíos de la interpretabilidad del aprendizaje automático utilizando un kit de herramientas completo, que incluye SHAP, importancia de características e inferencia causal, para construir modelos más justos, seguros y confiables.\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eLa compra del libro impreso o Kindle incluye un eBook gratuito en formato PDF.\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eCaracterísticas clave: \u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eInterpretar datos del mundo real, incluidos datos de enfermedades cardiovasculares y las puntuaciones de reincidencia de COMPAS\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCree su kit de herramientas de interpretabilidad con métodos globales, locales, agnósticos al modelo y específicos del modelo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAnalice y extraiga información de modelos complejos, desde CNN hasta BERT y modelos de series temporales\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eDescripción del libro: \u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eInterpretable Machine Learning with Python, Second Edition, pone de manifiesto los conceptos clave de la interpretación de modelos de aprendizaje automático mediante el análisis de datos del mundo real, lo que le proporciona una amplia gama de habilidades y herramientas para descifrar los resultados de incluso los modelos más complejos.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eCree su kit de herramientas de interpretabilidad con varios casos de uso, desde la predicción de retrasos en vuelos hasta la clasificación de residuos y las puntuaciones de evaluación de riesgos de COMPAS. Este libro está lleno de técnicas útiles, introduciéndolas en el caso de uso correcto. Aprenda métodos tradicionales, como la importancia de las características y los gráficos de dependencia parcial, hasta gradientes integrados para interpretaciones de PNL y métodos de atribución basados en gradientes, como los mapas de saliencia.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eAdemás del código paso a paso, practicará la optimización de modelos y datos de entrenamiento para la interpretabilidad al reducir la complejidad, mitigar el sesgo, establecer límites de seguridad y mejorar la confiabilidad.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eAl final del libro, tendrá confianza para abordar los desafíos de interpretabilidad con modelos de caja negra utilizando datos tabulares, de lenguaje, de imagen y de series de tiempo.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eLo que aprenderá: \u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eProgrese de técnicas básicas a avanzadas, como la inferencia causal y la cuantificación de la incertidumbre\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDesarrolle sus habilidades desde el análisis de modelos lineales y logísticos hasta modelos complejos, como CatBoost, CNN y transformadores de PNL\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUse restricciones monotónicas y de interacción para crear modelos más justos y seguros\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eComprender cómo mitigar la influencia del sesgo en los conjuntos de datos\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAprovechar la priorización de factores de análisis de sensibilidad y la fijación de factores para cualquier modelo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDescubra cómo hacer que los modelos sean más confiables con la robustez adversarial\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePara quién es este libro: \u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEste libro es para científicos de datos, desarrolladores de aprendizaje automático, ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros de MLOps y administradores de datos que tienen una responsabilidad cada vez más crítica de explicar cómo funcionan los sistemas de inteligencia artificial que desarrollan, su impacto en la toma de decisiones y cómo identifican y gestionan el sesgo. También es un recurso útil para entusiastas del ML autodidactas y principiantes que quieran profundizar en el tema, aunque se necesita un buen dominio del lenguaje de programación Python para implementar los ejemplos.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-14419209\"\u003eSerg Masís\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Packt Publishing\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 31\/10\/2023\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 606\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 2.26 libras\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9.25 alto x 7.50 ancho x 1.22 profundidad\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781803235424\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 180323542X\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM025000\"\u003eInteligencia Artificial | Sistemas Expertos\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM044000\"\u003eCiencia de Datos | Redes Neuronales\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM072000\"\u003eSimulación por Computadora\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003ci\u003eEste título no es retornable\u003c\/i\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"Packt Publishing","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":45876681146543,"sku":"9781803235424","price":69.32,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0651\/9255\/8767\/files\/img_2c0f874f-a901-4125-9adc-31eeebc4000f.jpg?v=1757693622","url":"https:\/\/www.correctionsbookstore.com\/es\/products\/interpretable-machine-learning-with-python-second-edition-build-explainable-fair-and-robust-high-performance-models-with-hands-on-real-world-exa-9781803235424","provider":"Corrections Bookstore ","version":"1.0","type":"link"}