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包郵 面向高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)
開(kāi)本：
24cm
頁(yè)數(shù)：
21,438頁(yè)
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面向高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí) 版權(quán)信息
- ISBN：9787576612912
- 條形碼：9787576612912 ; 978-7-5766-1291-2
- 裝幀：暫無(wú)
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
面向高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
過(guò)去十年人們見(jiàn)證了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)（AI/ML）技術(shù)的廣泛應(yīng)用。然而，由于在廣泛實(shí)施過(guò)程中缺乏監(jiān)督，導(dǎo)致了一些本可以通過(guò)適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)管理來(lái)避免的事故和有害后果。在我們認(rèn)識(shí)到AI/ML的真正好處之前，從業(yè)者必須了解如何降低其風(fēng)險(xiǎn)。 本書(shū)描述了負(fù)責(zé)任的AI方法，這是一種以風(fēng)險(xiǎn)管理、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)隱私、應(yīng)用社會(huì)科學(xué)方面的 實(shí)踐為基礎(chǔ)，用于改進(jìn)AI/ML技術(shù)、業(yè)務(wù)流程、文化能力的綜合性框架。作者Patrick Hall、James Curtis、Parul Pandey為那些希望幫助組織、消費(fèi)者和公眾改善實(shí)際AI/ML系統(tǒng)成果的數(shù)據(jù)科學(xué)家創(chuàng)作了這本指南。
面向高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí) 目錄
Foreword
Preface
Part I.Theories and Practical Applications of AI Risk Management
1.Contemporary Machine Learning Risk Management
2.Interpretable and Explainable Machine Learning
3.Debugging Machine Learning Systems for Safety and Performance
4.Managing Bias in Machine Learning
5.Security for Machine Learning
Part II.Putting AI Risk Management into Action
6.Explainable Boosting Machines and Explaining XGBoost
7.Explaining a PyTorch Image Classifier
8.Selecting and Debugging XGBoost Models
9.Debugging a PyTorch Image Classifier
10.Testing and Remediating Bias with XGBoost
11.Red-Teaming XGBoost
Part III.Conclusion
12.How to Succeed in High-Risk Machine Learning
展開(kāi)全部
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