Машинное обучение для приложений высокого риска - руководство

Артикул производителя:
9786010849822
Артикул производителя:
9786010849822
2 189
Цена на 20.01.2026
Бренд:
Источник изображений товара:onlinetrade.ru
Перед покупкой обязательно проверьте характеристики товара у производителя или поставщика
Цена на 20.01.2026
2 189

Книга Машинное обучение для приложений высокого риска - это комплексное руководство по применению искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ/ML) с целью снижения рисков для современного бизнеса, связанного с использованием этих технологий. В книге подробно рассматриваются основы управления рисками, кибербезопасности, нормативные акты и ответственность за качество продуктов на базе ML. Особое внимание уделяется объяснимым моделям и методам их проверки, включая фреймворк NIST AI. Практическая часть включает программирование на Python, примеры для обработки структурированных и неструктурированных данных, а также углубленное знакомство с бустинговыми машинами и библиотекой XGBoost. Это издание полезно студентам, инженерам ML и специалистам по обработке данных, которым важно понять, как правильно внедрять ИИ и машинное обучение, минимизировать связанные с этим риски и повысить качество моделей. В книге представлены советы по организации работы с приложениями высокого риска, а также обзор стандартов, законов и критериев оценки технологий ИИ. Используйте практические примеры на Python и ресурсы на GitHub и Colab для более глубокого освоения материала.

Информация о товаре может содержать неточности, перед покупкой проверяйте информацию на сайте производителя.

АвторХолл П., Кертис Дж., Панди П.
ИздательствоAlist
Год издания2025 г.
ISBN9786010849822
ПереплетМягкая обложка
Кол-во страниц464
Формат165x215
Высота215 мм
Ширина165 мм
Глубина16 мм
ИИИскусственный интеллект
MLМашинное обучение
XGBoostБиблиотека для градиентного бустинга моделей
Фреймворк NIST AIСтандартизированный подход управления рисками ИИ

Подробное изложение методов управления рисками ИИ, практические примеры на Python, актуальные стандарты и нормативы, включает библиотеки и ресурсы для обучения

Для новичков может оказаться сложной из-за технической глубины и специализации материала, требует базовых знаний программирования и машинного обучения