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Sinopse
A deep dive into the key aspects and challenges of machine learning interpretability using a comprehensive toolkit, including SHAP, feature importance, and causal inference, to build fairer, safer, and more reliable models.
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Ficha técnica
Especificações
| ISBN | 9781803235424 |
|---|---|
| Subtítulo | BUILD EXPLAINABLE, FAIR, AND ROBUST HIGH-PERFORMANCE MODELS WITH HANDS-ON, REAL-WORLD EXA |
| Pré venda | Não |
| Peso | 1200g |
| Autor para link | MASÍS SERG |
| Livro disponível - pronta entrega | Não |
| Dimensões | 23.49 x 19.05 x 3.1 |
| Idioma | Inglês |
| Tipo item | Livro Importado |
| Número de páginas | 606 |
| Número da edição | 2ª EDIÇÃO - 2023 |
| Código Interno | 1088781 |
| Código de barras | 9781803235424 |
| Acabamento | PAPERBACK |
| Autor | MASÍS, SERG |
| Editora | PACKT PUBLISHING |
| Sob encomenda | Sim |
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