Машинное обучение. Как построить надёжные модели искусственного интеллекта

Субхабрата Маджумдар, Мэтью Макатир, Яда Пруксачаткун

Серия: O'Reilly. Книги по программированию

Это руководство охватывает весь спектр решений — от классических подходов до новейших технологий, обеспечивая полное понимание тончайших нюансов разработки качественных приложений в нестабильной среде. Оно позволит создавать эффективные системы, соответствующие высоким стандартам качества.

Основные темы руководства:
• объяснение принципов работы моделей машинного обучения и предоставление понятных интерпретаций результатов;
• обнаружение и решение вопросов справедливости и конфиденциальности в области машинного обучения;
• создание устойчивых архитектур, способных противостоять кибератакам;
• важнейшие элементы инфраструктуры, такие как мониторинг долгов доверия и выявление ситуаций, требующих участия человека.

Руководство систематизирует лучшие практики и превращает теоретические знания в прикладные инструменты, помогающие проектировать надежные модели машинного обучения. Также вы научитесь разрабатывать алгоритмы, эффективно работающие как в виртуальном пространстве, так и в реальной действительности.