Învățarea automată pentru aplicații cu risc ridicat: Abordări pentru o inteligență artificială responsabilă

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 8 voturi.

Titlul original:

Machine Learning for High-Risk Applications: Approaches to Responsible AI

Conținutul cărții:

Ultimul deceniu a fost martorul adoptării pe scară largă a tehnologiilor de inteligență artificială și învățare automată (AI/ML). Cu toate acestea, o lipsă de supraveghere în implementarea pe scară largă a acestora a dus la unele incidente și rezultate dăunătoare care ar fi putut fi evitate printr-o gestionare adecvată a riscurilor. Înainte de a realiza adevăratele beneficii ale AI/ML, practicienii trebuie să înțeleagă cum să reducă riscurile acestora.

Această carte descrie abordări pentru o IA responsabilă - un cadru holistic pentru îmbunătățirea tehnologiei IA/ML, a proceselor de afaceri și a competențelor culturale care se bazează pe cele mai bune practici în gestionarea riscurilor, securitatea cibernetică, confidențialitatea datelor și științele sociale aplicate. Autorii Patrick Hall, James Curtis și Parul Pandey au creat acest ghid pentru oamenii de știință din domeniul datelor care doresc să îmbunătățească rezultatele sistemelor AI/ML din lumea reală pentru organizații, consumatori și public.

⬤ Învățați abordări tehnice pentru inteligența artificială responsabilă în ceea ce privește explicabilitatea, validarea și depanarea modelelor, gestionarea prejudecăților, confidențialitatea datelor și securitatea ML.

⬤ Învățați cum să creați o practică de succes și cu impact de gestionare a riscurilor IA.

⬤ Obțineți un ghid de bază privind standardele, legile și evaluările existente pentru adoptarea tehnologiilor AI, inclusiv noul cadru NIST AI Risk Management Framework.

⬤ Engajați-vă cu resurse interactive pe GitHub și Colab.