Принц
Администратор
- Регистрация
- 16 Дек 2016
- Сообщения
- 161.613
- Реакции
- 465.775
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
СКАЧАТЬ
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
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Электроника. Просто о сложном. С QR-кодами для перехода к необходимым ресурсам [Сощенко С.В.]
- Полный курс подготовки к ОГЭ по английскому 2026 [Ангелина Скрипкина]
- Ловушка внимания. Креативный Демон. Жезл Бога [Вик Орлов]
- Программируем финансы на Python: криптовалюта, биржа, торговые и телеграм боты [Бакалов Д.А.]
- [БХВ] Stable Diffusion. 22 урока для начинающих [Дмитрий Коваленко]
- Modelfit Club. Smart подход к твоей фигуре (2-й месяц) [Liza Modelfit] [Елизавета Зуйкова]