Складчина: [БХВ] Машинное обучение для приложений высокого риска: подходы к ответственному искусственному интеллекту [Джеймс Кертис, Парул Панди, Патрик Холл]
Книга представляет собой комплексное руководство по применению искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ/ML) с целью снижения рисков для современного бизнеса, связанного с использованием этих технологий. Рассмотрены основы управления рисками и компьютерной безопасности, нормативные акты, ответственность за качество продуктов, основанных на ML, а также объяснимые модели и методы их проверки, включая новый фреймворк управления рисками NIST AI. Читателю предложен углубленный взгляд на программирование с использованием Python и подробными примерами для структурированных и неструктурированных данных. Особое внимание уделяется объяснимым бустинговым машинам, библиотеке XGBoost и методам повышения качества моделей ML. Представлены основанные на реальном опыте советы о том, как организовать успешную работу с приложениями высокого риска. Приведены практические примеры, иллюстрирующие важность и сложность внедрения ML в различных отраслях.
Страниц: 464
Формат: скан pdf
Стоимость: нет
СЛИВ СКЛАДЧИН
Книга представляет собой комплексное руководство по применению искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ/ML) с целью снижения рисков для современного бизнеса, связанного с использованием этих технологий. Рассмотрены основы управления рисками и компьютерной безопасности, нормативные акты, ответственность за качество продуктов, основанных на ML, а также объяснимые модели и методы их проверки, включая новый фреймворк управления рисками NIST AI. Читателю предложен углубленный взгляд на программирование с использованием Python и подробными примерами для структурированных и неструктурированных данных. Особое внимание уделяется объяснимым бустинговым машинам, библиотеке XGBoost и методам повышения качества моделей ML. Представлены основанные на реальном опыте советы о том, как организовать успешную работу с приложениями высокого риска. Приведены практические примеры, иллюстрирующие важность и сложность внедрения ML в различных отраслях.
Страниц: 464
Формат: скан pdf
Стоимость: нет
СЛИВ СКЛАДЧИН
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Премиум подписка на все аналитические материалы (июнь 2025) [Эра Перемен]
- Привлечение подписчиков из Яндекс Директ 4.0 [Дмитрий Зверев]
- Нейрографика для жизни 5.0 [Тариф Пользователь+Goal] [Алевтина Бубликова]
- CEH v13. Этичный хакинг и тестирование на проникновение-2024 (часть 10) [EC-Council]
- Большой обзор портфеля [Влад про деньги]
- CEH v13. Этичный хакинг и тестирование на проникновение-2024 (часть 9) [EC-Council]