Машинное обучение для приложений высокого риска - руководство

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. Если нашли ошибку, сообщите нам.

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