IA responsabilă în întreprindere: Gestionarea practică a riscurilor AI pentru modele explicabile, verificabile și sigure cu hyperscalers și Azure OpenAI

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Responsible AI in the Enterprise” servește drept ghid cuprinzător pentru implementarea etică a IA, oferind înțelepciune practică și strategii aplicabile pentru navigarea prin riscurile IA și asigurarea implementării responsabile în contexte de afaceri. Cartea acoperă concepte esențiale precum corectitudinea, părtinirea, transparența și conformitatea, fiind potrivită pentru o gamă largă de profesioniști din domeniul IA.

Cartea este lăudată pentru abordarea sa cuprinzătoare și practică, realizând un echilibru între discuțiile tehnice și etice. Cartea include exemple din lumea reală, fragmente de cod și orientări practice privind utilizarea principalelor instrumente de guvernanță a IA. Cartea este accesibilă unui public larg, inclusiv oamenilor de știință din domeniul datelor, managerilor și responsabililor politici, și pune accentul pe un limbaj neutru din punctul de vedere al genului. Accentul pus pe conformitatea și considerentele etice o face deosebit de relevantă în mediul actual bazat pe date.

Unii cititori pot considera că, deși cartea este cuprinzătoare, ar putea să-i copleșească pe cei care au puține cunoștințe prealabile despre conceptele IA. În plus, cei care caută un conținut tehnic mai avansat ar putea găsi unele secțiuni prea elementare sau introductive.

(pe baza a 5 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Responsible AI in the Enterprise: Practical AI risk management for explainable, auditable, and safe models with hyperscalers and Azure OpenAI

Conținutul cărții:

Construiți și implementați cu succes modelele dvs. de inteligență artificială prin explorarea guvernanței modelelor, a corectitudinii, a prejudecăților și a potențialelor capcane

Achiziționarea cărții tipărite sau Kindle include o carte electronică PDF gratuită

Caracteristici principale:

⬤ Învățați principiile, cadrele și guvernanța etice ale IA.

⬤ Înțelegeți conceptele de evaluare a corectitudinii și de atenuare a prejudecăților.

⬤ Introduceți inteligența artificială explicabilă și transparența în modelele dvs. de învățare automată.

Descrierea cărții:

Responsible AI in the Enterprise este un ghid cuprinzător pentru implementarea sistemelor AI etice, transparente și conforme într-o organizație. Cu accent pe înțelegerea conceptelor cheie ale modelelor de învățare automată, această carte vă echipează cu tehnici și algoritmi pentru a aborda probleme complexe, cum ar fi părtinirea, corectitudinea și guvernanța modelelor.

Pe parcursul cărții, veți înțelege FairLearn și InterpretML, împreună cu Google What-If Tool, ML Fairness Gym, IBM AI 360 Fairness tool și Aequitas. Veți descoperi diverse aspecte ale inteligenței artificiale responsabile, inclusiv interpretabilitatea modelelor, monitorizarea și gestionarea derapajelor modelelor și recomandările de conformitate. Veți obține informații practice cu privire la utilizarea instrumentelor de guvernanță a IA pentru a asigura corectitudinea, atenuarea prejudecăților, explicabilitatea, conformitatea cu confidențialitatea și confidențialitatea într-un cadru de întreprindere. În plus, veți explora seturile de instrumente de interpretabilitate și măsurile de corectitudine oferite de principalii furnizori de cloud AI, precum IBM, Amazon, Google și Microsoft, descoperind în același timp cum să utilizați FairLearn pentru evaluarea corectitudinii și atenuarea părtinirilor. De asemenea, veți învăța să construiți modele explicabile utilizând rezumatul global și local al caracteristicilor, modelul local surogat, valorile Shapley, ancorele și explicațiile contrafactuale.

Până la sfârșitul acestei cărți, veți fi bine echipat cu instrumente și tehnici pentru a crea modele de învățare automată transparente și responsabile.

Ce veți învăța:

⬤ Înțelegeți fundamentele IA explicabile, metodele de bază și tehnicile.

⬤ Explorați guvernanța modelelor, inclusiv construirea de modele de învățare automată explicabile, verificabile și interpretabile.

⬤ Utilizați graficul dependenței parțiale, rezumatul global al caracteristicilor, așteptarea condiției individuale și interacțiunea caracteristicilor.

⬤ Construirea de modele explicabile cu rezumatul global și local al caracteristicilor și funcții de influență în practică.

⬤ Proiectați și construiți conducte explicabile de învățare automată cu transparență.

⬤ Descoperiți Microsoft FairLearn și piața pentru diferite instrumente AI explicabile open-source și platforme cloud.

Pentru cine este această carte:

Această carte se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor, inginerilor din domeniul învățării automate, practicienilor AI, profesioniștilor IT, părților interesate din domeniul afacerilor și eticienilor AI care sunt responsabili pentru implementarea modelelor AI în organizațiile lor.