Interpretable Machine Learning with Python : Learn to build interpretable high-performance models with hands-on real-world examples (Paperback)

지난 20년 동안 인터넷, 애플리케이션 개발 및 분석의 교차점에 있었다. 현재 세계 식량 안보 향상의 임무를 가진 선도적인 농업 비즈니스 기업인 신젠타(Syngenta)의 기후 및 농업 데이터 과학자다. 그 전에는 클라우드 컴퓨팅과 머신러닝의 힘을 의사결정 과학의 원리와 결합해 사용자를 새로운 장소와 이벤트에 노출시키는 하버드 이노베이션 랩스(Harvard Innovation Labs)가 인큐베이팅한 스타트업을 공동 설립했다. 여가 활동이나 식물의 질병, 또는 고객 평생 가치 등 분야에 상관없이 데이터와 의사결정 사이에서 자주 놓치는 연결 고리를 제공하는 데 열정을 쏟고 있으며, 머신러닝 해석은 이런 격차를 해소하는 데 강력한 도움이 된다.