Machine Learning for High-Risk Applications

Autor James Curtis, Patrick Hall, Parul Pandey

Machine Learning for High-Risk Applications - James Curtis,Patrick Hall,Parul Pandey Nedostupné

Machine Learning for High-Risk Applications

Autor James Curtis, Patrick Hall, Parul Pandey

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( měkká vazba )

    • Produkt je nedostupný.
E-shopové listy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

Václav Kadlec: Já to nevzdám!

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 1499 Kč dárek zdarma v hodnotě 399 Kč

Václav Kadlec: Já to nevzdám!

The past decade has witnessed a wide adoption of artificial intelligence and machine learning (AI/ML) technologies. However, a lack of oversight into their widespread implementation has resulted in harmful outcomes that could have been avoided with proper oversight. Before we can realize AI/ML's true benefit, practitioners must understand how… Přejít na celý popis

Ve stínu jeřabiny - Díl první: Prokop (1938-1940) První díl nové rodinné ságy Štěpánka Javůrka zavádí čtenáře do období protektorátu a sleduje osudy rodiny, jejíž život rozdělí válka, odboj i útěk do Pošumaví. Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis Hodnocení 0.0 z 5 hvězdiček 0 Vývoj ceny

Popis

The past decade has witnessed a wide adoption of artificial intelligence and machine learning (AI/ML) technologies. However, a lack of oversight into their widespread implementation has resulted in harmful outcomes that could have been avoided with proper oversight. Before we can realize AI/ML's true benefit, practitioners must understand how to mitigate its risks. This book describes responsible AI, a holistic approach for improving AI/ML technology, business processes, and cultural competencies that builds on best practices in risk management, cybersecurity, data privacy, and applied social science. It's an ambitious undertaking that requires a diverse set of talents, experiences, and perspectives. Data scientists and nontechnical oversight folks alike need to be recruited and empowered to audit and evaluate high-impact AI/ML systems. Author Patrick Hall created this guide for a new generation of auditors and assessors who want to make AI systems better for organizations, consumers, and the public at large. Learn how to create a successful and impactful responsible AI practiceGet a guide to existing standards, laws, and assessments for adopting AI technologiesLook at how existing roles at companies are evolving to incorporate responsible AIExamine business best practices and recommendations for implementing responsible AILearn technical approaches for responsible AI at all stages of system development

Sdílet

autoři
James Curtis | Patrick Hall | Parul Pandey
kategorie
Knihy » Cizojazyčná literatura » English literature » Nonfiction » Information Technology
Témata
Nakladatel
O\'Reilly Media
Rozměr
451 x 178 x 31
jazyk
angličtina
Vazba
měkká vazba
Hmotnost
830 g
isbn
978-1-09-810243-2
Počet stran
350
datum vydání
2.05.2023
ean
9781098102432

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

0× 5 hvězdiček 0× 4 hvězdičky 0× 3 hvězdičky 0× 2 hvězdičky 0× 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Načíst další hodnocení

Zobrazit všechna hodnocení

Přidat hodnocení

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 0 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost