Книга представляет собой исследование в области интерпретируемости и объяснимости моделей искусственного интеллекта, известных как модели "черного ящика". Авторы рассматривают различные методы и подходы, направленные на повышение адаптивности и понимания решений, принимаемых алгоритмами ИИ. Они используют такие инструменты, как библиотеки Python XAI, TensorFlow 2.0+, Keras, а также пользовательские фреймворки, основанные на Python. Книга начинается с основных концепций интерпретируемости и объяснимости моделей...