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Originaltitel:
Machine Learning for High-Risk Applications: Approaches to Responsible AI
Inhalt des Buches:
In den letzten zehn Jahren haben sich Technologien der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (KI/ML) auf breiter Front durchgesetzt. Allerdings hat ein Mangel an Aufsicht bei ihrer weit verbreiteten Anwendung zu einigen Zwischenfällen und schädlichen Ergebnissen geführt, die mit einem angemessenen Risikomanagement hätten vermieden werden können. Bevor wir den wahren Nutzen von KI/ML ausschöpfen können, müssen die Praktiker verstehen, wie man ihre Risiken abmildert.
Dieses Buch beschreibt Ansätze für eine verantwortungsvolle KI - ein ganzheitliches Rahmenwerk zur Verbesserung der KI/ML-Technologie, der Geschäftsprozesse und der kulturellen Kompetenzen, das auf bewährten Verfahren in den Bereichen Risikomanagement, Cybersicherheit, Datenschutz und angewandte Sozialwissenschaft aufbaut. Die Autoren Patrick Hall, James Curtis und Parul Pandey haben diesen Leitfaden für Datenwissenschaftler erstellt, die die realen Ergebnisse von KI/ML-Systemen für Unternehmen, Verbraucher und die Öffentlichkeit verbessern wollen.
⬤ Erlernen Sie technische Ansätze für verantwortungsvolle KI in den Bereichen Erklärbarkeit, Modellvalidierung und Fehlerbehebung, Bias-Management, Datenschutz und ML-Sicherheit.
⬤ Lernen Sie, wie Sie ein erfolgreiches und wirkungsvolles KI-Risikomanagement aufbauen können.
⬤ Erhalten Sie einen grundlegenden Leitfaden zu bestehenden Standards, Gesetzen und Bewertungen für die Einführung von KI-Technologien, einschließlich des neuen NIST AI Risk Management Framework.
⬤ Nutzen Sie die interaktiven Ressourcen auf GitHub und Colab.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781098102432 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2023 |
| Seitenzahl: | 350 |
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