Объяснимые модели искусственного интеллекта на Python

 В книге рассматриваются так называемые модели «черного ящика» для повышения адаптивности, интерпретируемости и объяснимости решений, принимаемых алгоритмами искусственного интеллекта (ИИ) с использованием библиотек Python XAI, TensorFlow 2.0+, Keras, а также пользовательских фреймворков с использованием Python Wrappers.

 Издание предназначено специалистам по анализу данных, инженерам по внедрению моделей ИИ, а также может быть полезно бизнес-пользователям и  руководителям проектов, использующих результаты работы решений ИИ в своей деятельности.