{"product_id":"hands-on-explainable-ai-xai-with-python-interpret-visualize-explain-and-integrate-reliable-ai-for-fair-secure-and-trustworthy-ai-apps-9781800208131","title":"IA explicable (XAI) práctica con Python: Interpreta, visualiza, explica e integra IA fiable para aplicaciones de IA justas, seguras y confiables","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eResuelva los modelos de caja negra en sus aplicaciones de IA para hacerlas justas, confiables y seguras. Familiarícese con los principios y herramientas básicas para implementar la IA Explicable (XAI) en sus aplicaciones e interfaces de informes.\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eCaracterísticas clave\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003eAprenda herramientas y técnicas de IA explicables para procesar resultados de IA confiables\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eComprenda cómo detectar, manejar y evitar problemas comunes con la ética y los sesgos de la IA\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eIntegre IA justa en aplicaciones populares y herramientas de informes para generar valor comercial utilizando Python y herramientas asociadas\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003cp\u003e\u003cstrong\u003eDescripción del libro\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eTraducir eficazmente los conocimientos de la IA a las partes interesadas del negocio requiere una planificación, diseño y opciones de visualización cuidadosos. Describir el problema, el modelo y las relaciones entre las variables y sus hallazgos suele ser sutil, sorprendente y técnicamente complejo.\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eHands-On Explainable AI (XAI) with Python le hará trabajar con proyectos específicos de Python de aprendizaje automático que están estratégicamente organizados para mejorar su comprensión del análisis de resultados de IA. Construirá modelos, interpretará resultados con visualizaciones e integrará herramientas de informes de XAI y diferentes aplicaciones.\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eConstruirá soluciones XAI en Python, TensorFlow 2, la plataforma XAI de Google Cloud, Google Colaboratory y otros frameworks para abrir la caja negra de los modelos de aprendizaje automático. El libro le presentará varias herramientas XAI de código abierto para Python que se pueden utilizar a lo largo del ciclo de vida del proyecto de aprendizaje automático.\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAprenderá a explorar los resultados del modelo de aprendizaje automático, revisar las variables influyentes clave y las relaciones entre variables, detectar y manejar problemas de sesgo y ética, e integrar predicciones usando Python junto con el soporte de la visualización de modelos de aprendizaje automático en interfaces explicables para el usuario.\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAl final de este libro de IA, tendrá una comprensión profunda de los conceptos centrales de XAI.\u003c\/p\u003e \u003cp\u003e\u003cstrong\u003eLo que aprenderá\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003ePlanificar XAI a través de las diferentes etapas del ciclo de vida del aprendizaje automático\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eEstimar las fortalezas y debilidades de las aplicaciones XAI de código abierto populares\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eExaminar cómo detectar y manejar problemas de sesgo en los datos de aprendizaje automático\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eRevisar las consideraciones éticas y las herramientas para abordar problemas comunes en los datos de aprendizaje automático\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCompartir las mejores prácticas de diseño y visualización de XAI\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eIntegrar resultados de IA explicables utilizando modelos de Python\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eUtilizar kits de herramientas XAI para Python en los ciclos de vida del aprendizaje automático para resolver problemas comerciales\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003cp\u003e\u003cstrong\u003eA quién va dirigido este libro\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eEste libro no es una introducción a la programación de Python o a los conceptos de aprendizaje automático. Debe tener algunos conocimientos fundamentales y\/o experiencia con bibliotecas de aprendizaje automático como scikit-learn para aprovechar al máximo este libro.\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eAlgunos de los lectores potenciales de este libro incluyen: \u003c\/p\u003e \u003col\u003e \u003cli\u003eProfesionales que ya usan Python para ciencia de datos, aprendizaje automático, investigación y análisis\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eAnalistas de datos y científicos de datos que desean una introducción a las herramientas y técnicas de IA explicables\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eGerentes de proyectos de IA que deben enfrentar las obligaciones contractuales y legales de la explicabilidad de la IA para la fase de aceptación de sus aplicaciones\u003c\/li\u003e \u003c\/ol\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-11864137\"\u003eDenis Rothman\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Packt Publishing\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 30\/07\/2020\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 454\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.71lbs\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9.25h x 7.50w x 0.92d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781800208131\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1800208138\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM037000\"\u003eTeoría de Máquinas\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM044000\"\u003eCiencia de Datos | Redes Neuronales\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM004000\"\u003eInteligencia Artificial | General\u003c\/a\u003e\u003cbr\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":44576519487725,"sku":"9781800208131","price":77.32,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_53bc8f5e-dca5-4022-a4fd-737a8a4953bb.jpg?v=1702012709","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/hands-on-explainable-ai-xai-with-python-interpret-visualize-explain-and-integrate-reliable-ai-for-fair-secure-and-trustworthy-ai-apps-9781800208131","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}