Calvin Candie
Вечный
Calvin Candie
Вечный
- 2 Сен 2018
- 50,424
- 7,138
Автор: Джеймс Кертис
Название: Машинное обучение для приложений высокого риска (2026)
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.
Формат pdf
Подробнее:
Скачать:
Название: Машинное обучение для приложений высокого риска (2026)
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.
Формат pdf
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
