Машинное обучение. Как построить надежные модели искусственного интеллекта [Яда Пруксачаткун, Мэтью Макатир]

В этом руководстве по созданию безопасных и надежных моделей машинного обучения рассматриваются все решения - от стандартных до самых современных. Издание станет незаменимой базой знаний для разработчиков, стремящихся выпускать качественные приложения в условиях непредсказуемой среды.

Что внутри:
• методы объяснения моделей машинного обучения и их результатов заинтересованным сторонам;
• выявление и устранение проблем с честностью и конфиденциальностью в машинном обучении;
• разработка надежных систем, защищенных от вредоносных атак;
• важные системные аспекты, включая управление задолженностью по трастам и выявление препятствий для машинного обучения, требующих вмешательства человека.

Книга обобщает передовой опыт и помогает превратить сложные теории в практические инструменты для создания систем машинного обучения. Вы сможете построить модель, которая будет отвечать актуальным требованиям не только цифрового, но и реального мира.

«Эта книга читается легко, потому что в ней нет надменного академизма и пустых обещаний. Все просто, честно и по делу: авторы показывают, как технологии могут быть не только мощными, но и безопасными. Благодаря приведенным примерам начинаешь внимательнее смотреть на процессы, с которыми работаешь каждый день. Книга дает ощущение уверенности, помогает не бояться ИИ, а понимать, как им управлять с головой и пользой».
Ирина Мельникова, разработчик и ведущая тренингов в области ИИ и маркетинга, лектор курса по ИИ в МГИМО

Яда ПРУКСАЧАТКУН — специалист по машинному обучению в компании Infinitus. Занималась прикладными исследованиями в Amazon, возглавляла первый NLP-проект в медицине в стартапе ASAPP. Изучала методы трансферного обучения в NLP в магистратуре Нью-Йоркского университета.

Мэтью МАКАТИР — специалист по машинному обучению в Formic Labs. Основатель компании Scube Labs, которая ведет более 100 ML-проектов. Занимался вероятностным программированием в команде TensorFlow в Google, сотрудничал с исследовательской компанией Generally Intelligent по разработке универсального ИИ.

Субхабрата МАДЖУМДАР — специалист по машинному обучению в Twitch. Создал базу знаний об ошибках систем машинного обучения AI Vulnerability Database, основал НКО Bias Buccaneers, которая занимается аудитом предвзятости алгоритмов. Получил степень магистра статистики и кандидата наук в Университете Миннесоты.