עם התקדמות אבולוציונית של אלגוריתמי ML של למידת מכונה, גידול מהיר של נפחי הנתונים ושיפור משמעותי של כוחות החישוב, למידת מכונה הופכת חמה ביישומים שונים. עם זאת, בגלל אופי הקופסה השחורה בשיטות ML, עדיין יש לפרש ML כדי לקשר בין למידת אדם למכונה לשקיפות וקבלת משתמשים של פתרונות מסופקים. ספר ערוך זה מתייחס לקישורים כאלה מנקודות מבט של ויזואליזציה, הסבר, אמינות ושקיפות. הספר מבסס את הקשר בין למידת אדם ללמידת מכונה על ידי חקירת שקיפות בלמידת מכונה, הסבר חזותי של תהליכי ML, הסבר אלגוריתמי של מודלים של ML, תגובות קוגניטיביות אנושיות בקבלת החלטות מבוססות ML, הערכה אנושית של למידת מכונה וידע בתחום ביישומי ML שקופים. זהו הספר הראשון מסוגו שמבין באופן שיטתי את פעילויות המחקר הפעילות הנוכחיות ואת התוצאות הקשורות ללמידה אנושית ולמידת מכונה. הספר לא רק יעניק השראה לחוקרים לפתח בלהט אלגוריתמים חדשים המשלבים אלגוריתמי ML אנושיים וכתוצאה מכך להתקדמות הכוללת של ML, אלא גם יעזור לעוסקים ב-ML להשתמש באופן יזום בפלטי ML לקבלת החלטות אינפורמטיביות ואמינה. ספר זה מיועד לחוקרים ואנשי מקצוע העוסקים בלמידת מכונה ויישומיה. הספר יועיל במיוחד לחוקרים בתחומים כמו בינה מלאכותית, מערכות תומכות החלטה ואינטראקציה בין אדם למחשב.