《工业 4.0 的可解释性：统计和机器学习方法（Interpretability for Industry 4.0 : Statistical and Machine Learning Approaches）》
作者：
日期：2023-01-26
出版：
- 102
- 0
- 0
作品总结
《工业 4.0 的可解释性：统计和机器学习方法（Interpretability for Industry 4.0 : Statistical and Machine Learning Approaches）》
本卷书籍为读者提供了紧凑、刺激和多方面的可解释性介绍，这是开发有见地的统计和机器学习方法以及在商业和工业中交流建模结果的关键问题。 在工业4.0的背景下，机器学习工具的可解释性，模型输出的可推广性和敏感性分析的概念提供了不同的观点。此外，本书还探讨了人工智能和增材制造中大数据挖掘和监控的方差鲁棒分析的集成，并通过随机森林和灵活的广义加法模型以及相关软件资源和实际示例对可解释性提出了新的见解。
客服咨询
400 093 7005
周一至周日：09:00AM-21:00PM
微信扫码关注
小程序扫码注册
0条评论