Machine Learning for High-Risk Applications
![Język publikacji: angielski Język publikacji: angielski](https://static01.helion.com.pl/global/flagi/1.png)
- Autorzy:
- Patrick Hall, James Curtis, Parul Pandey
![Machine Learning for High-Risk Applications Patrick Hall, James Curtis, Parul Pandey - okładka ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki/326x466/e_38eg.png)
![Machine Learning for High-Risk Applications Patrick Hall, James Curtis, Parul Pandey - tył okładki ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki-tyl/326x466/e_38eg.png)
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 470
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Machine Learning for High-Risk Applications
The past decade has witnessed the broad adoption of artificial intelligence and machine learning (AI/ML) technologies. However, a lack of oversight in their widespread implementation has resulted in some incidents and harmful outcomes that could have been avoided with proper risk management. Before we can realize AI/ML's true benefit, practitioners must understand how to mitigate its risks.
This book describes approaches to responsible AI—a holistic framework 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. Authors Patrick Hall, James Curtis, and Parul Pandey created this guide for data scientists who want to improve real-world AI/ML system outcomes for organizations, consumers, and the public.
- Learn technical approaches for responsible AI across explainability, model validation and debugging, bias management, data privacy, and ML security
- Learn how to create a successful and impactful AI risk management practice
- Get a basic guide to existing standards, laws, and assessments for adopting AI technologies, including the new NIST AI Risk Management Framework
- Engage with interactive resources on GitHub and Colab
Wybrane bestsellery
-
To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prog...
Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV
(83.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.40 zł
139.00 zł(-40%) -
Dzięki tej książce łatwo przyswoisz teoretyczne podstawy i zaczniesz je płynnie wdrażać w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, w jaki sposób myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, i poznasz pojęcia Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. ...
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)65.40 zł
109.00 zł(-40%) -
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbio...
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie p...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
(107.40 zł najniższa cena z 30 dni)107.40 zł
179.00 zł(-40%) -
Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków ja...(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)
29.40 zł
49.00 zł(-40%) -
To książka przeznaczona dla inżynierów, którzy chcą stosować systemy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. Zaprezentowano w niej systemy ML używane w szybko rozwijających się startupach, a także przedstawiono holistyczne podejście do ich projektowania ― z...
Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)53.40 zł
89.00 zł(-40%) -
Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technolo...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
(101.40 zł najniższa cena z 30 dni)101.40 zł
169.00 zł(-40%) -
To praktyczny przewodnik po algorytmach sztucznej inteligencji. Skorzystają z niego programiści i inżynierowie, którzy chcą zrozumieć zagadnienia i algorytmy związane ze sztuczną inteligencją na podstawie praktycznych przykładów i wizualnych wyjaśnień. Książka pokazuje, jak radzić sobie z takimi ...
Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik
(47.40 zł najniższa cena z 30 dni)47.40 zł
79.00 zł(-40%) -
W dynamicznie zmieniającym się świecie biznesu automatyzacja procesów staje się kluczowym elementem sukcesu każdej organizacji. Technologia RPA (ang. robotic process automation) w połączeniu z zarządzaniem projektami i inżynierią oprogramowania tworzy nowy standard w zarządzaniu zasobami i operac...
Power Automate. Kurs video. Automatyzacja procesów biznesowych Power Automate. Kurs video. Automatyzacja procesów biznesowych
(38.15 zł najniższa cena z 30 dni)49.05 zł
109.00 zł(-55%)
Ebooka "Machine Learning for High-Risk Applications" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Machine Learning for High-Risk Applications" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Machine Learning for High-Risk Applications" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-10-981-0239-5, 9781098102395
- Data wydania ebooka:
-
2023-04-17
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 11.4MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 21.9MB
Spis treści ebooka
- Foreword
- Preface
- Who Should Read This Book
- What Readers Will Learn
- Alignment with the NIST AI Risk Management Framework
- Book Outline
- Part I
- Part II
- Part III
- Example Datasets
- Taiwan Credit Data
- Kaggle Chest X-Ray Data
- Conventions Used in This Book
- Online Figures
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- Patrick Hall
- James Curtis
- Parul Pandey
- I. Theories and Practical Applications of AI Risk Management
- 1. Contemporary Machine Learning
Risk Management
- A Snapshot of the Legal and Regulatory Landscape
- The Proposed EU AI Act
- US Federal Laws and Regulations
- State and Municipal Laws
- Basic Product Liability
- Federal Trade Commission Enforcement
- A Snapshot of the Legal and Regulatory Landscape
- Authoritative Best Practices
- AI Incidents
- Cultural Competencies for Machine
Learning Risk Management
- Organizational Accountability
- Culture of Effective Challenge
- Diverse and Experienced Teams
- Drinking Our Own Champagne
- Moving Fast and Breaking Things
- Organizational Processes for Machine
Learning Risk Management
- Forecasting Failure Modes
- Known past failures
- Failures of imagination
- Forecasting Failure Modes
- Model Risk Management Processes
- Risk tiering
- Model documentation
- Model monitoring
- Model inventories
- System validation and process auditing
- Change management
- Beyond Model Risk Management
- Model audits and assessments
- Impact assessments
- Appeal, override, and opt out
- Pair and double programming
- Security permissions for model deployment
- Bug bounties
- AI incident response
- Case Study: The Rise and Fall of Zillows iBuying
- Fallout
- Lessons Learned
- Resources
- 2. Interpretable and Explainable
Machine Learning
- Important Ideas for Interpretability and Explainability
- Explainable Models
- Additive Models
- Penalized regression
- Generalized additive models
- GA2M and explainable boosting machines
- Additive Models
- Decision Trees
- Single decision trees
- Constrained XGBoost models
- An Ecosystem of Explainable Machine Learning Models
- Post Hoc Explanation
- Feature Attribution and Importance
- Local explanations and feature attribution
- Shapley values
- Critical applications of local explanations and feature importance
- Local explanations and feature attribution
- Global feature importance
- Feature Attribution and Importance
- Surrogate Models
- Decision tree surrogates
- Linear models and local interpretable model-agnostic explanations
- Anchors and rules
- Plots of Model Performance
- Partial dependence and individual conditional expectation
- Accumulated local effect
- Cluster Profiling
- Stubborn Difficulties of Post Hoc Explanation in Practice
- Pairing Explainable Models and Post Hoc Explanation
- Case Study: Graded by Algorithm
- Resources
- 3. Debugging Machine Learning Systems
for Safety and Performance
- Training
- Reproducibility
- Data Quality
- Model Specification for Real-World Outcomes
- Benchmarks and alternatives
- Calibration
- Construct validity
- Assumptions and limitations
- Default loss functions
- Multiple comparisons
- The future of safe and robust machine learning
- Training
- Model Debugging
- Software Testing
- Traditional Model Assessment
- Common Machine Learning Bugs
- Distribution shifts
- Epistemic uncertainty and data sparsity
- Instability
- Leakage
- Looped inputs
- Overfitting
- Shortcut learning
- Underfitting
- Underspecification
- Residual Analysis
- Analysis and visualizations of residuals
- Modeling residuals
- Local contribution to residuals
- Sensitivity Analysis
- Benchmark Models
- Remediation: Fixing Bugs
- Deployment
- Domain Safety
- Model Monitoring
- Model decay and concept drift
- Detecting and addressing drift
- Monitoring multiple key performance indicators
- Out-of-range values
- Anomaly detection and benchmark models
- Kill switches
- Case Study: Death by Autonomous Vehicle
- Fallout
- An Unprepared Legal System
- Lessons Learned
- Resources
- 4. Managing Bias in Machine Learning
- ISO and NIST Definitions for Bias
- Systemic Bias
- Statistical Bias
- Human Biases and Data Science Culture
- ISO and NIST Definitions for Bias
- Legal Notions of ML Bias in the United States
- Who Tends to Experience Bias from ML Systems
- Harms That People Experience
- Testing for Bias
- Testing Data
- Traditional Approaches: Testing for Equivalent Outcomes
- Statistical significance testing
- Practical significance testing
- A New Mindset: Testing for Equivalent Performance Quality
- On the Horizon: Tests for the Broader ML Ecosystem
- Summary Test Plan
- Mitigating Bias
- Technical Factors in Mitigating Bias
- The Scientific Method and Experimental Design
- Bias Mitigation Approaches
- Human Factors in Mitigating Bias
- Case Study: The Bias Bug Bounty
- Resources
- 5. Security for Machine Learning
- Security Basics
- The Adversarial Mindset
- CIA Triad
- Best Practices for Data Scientists
- Security Basics
- Machine Learning Attacks
- Integrity Attacks: Manipulated Machine Learning Outputs
- Adversarial example attacks
- Backdoor attacks
- Data poisoning attacks
- Impersonation and evasion attacks
- Attacks on machine learning explanations
- Integrity Attacks: Manipulated Machine Learning Outputs
- Confidentiality Attacks: Extracted Information
- Model extraction and inversion attacks
- Membership inference attacks
- General ML Security Concerns
- Countermeasures
- Model Debugging for Security
- Adversarial example searches and sensitivity analysis
- Auditing for insider data poisoning
- Bias testing
- Ethical hacking: model extraction attacks
- Model Debugging for Security
- Model Monitoring for Security
- Privacy-Enhancing Technologies
- Federated learning
- Differential privacy
- Robust Machine Learning
- General Countermeasures
- Case Study: Real-World Evasion Attacks
- Evasion Attacks
- Lessons Learned
- Resources
- II. Putting AI Risk Management into Action
- 6. Explainable Boosting Machines
and Explaining XGBoost
- Concept Refresher: Machine Learning Transparency
- Additivity Versus Interactions
- Steps Toward Causality with Constraints
- Partial Dependence and Individual Conditional Expectation
- Shapley Values
- Model Documentation
- Concept Refresher: Machine Learning Transparency
- The GAM Family of Explainable Models
- Elastic NetPenalized GLM with Alpha and Lambda Search
- Generalized Additive Models
- GA2M and Explainable Boosting Machines
- XGBoost with Constraints and Post Hoc Explanation
- Constrained and Unconstrained XGBoost
- Explaining Model Behavior with Partial Dependence and ICE
- Decision Tree Surrogate Models as an Explanation Technique
- Shapley Value Explanations
- Problems with Shapley values
- Better-Informed Model Selection
- Resources
- 7. Explaining a PyTorch Image Classifier
- Explaining Chest X-Ray Classification
- Concept Refresher: Explainable Models
and Post Hoc Explanation Techniques
- Explainable Models Overview
- Occlusion Methods
- Gradient-Based Methods
- Explainable AI for Model Debugging
- Explainable Models
- ProtoPNet and Variants
- Other Explainable Deep Learning Models
- Training and Explaining a PyTorch Image Classifier
- Training Data
- Addressing the Dataset Imbalance Problem
- Data Augmentation and Image Cropping
- Model Training
- Evaluation and Metrics
- Generating Post Hoc Explanations Using Captum
- Occlusion
- Input * gradient
- Integrated gradients
- Layer-wise Relevance Propagation
- Evaluating Model Explanations
- The Robustness of Post Hoc Explanations
- Conclusion
- Resources
- 8. Selecting and Debugging XGBoost Models
- Concept Refresher: Debugging ML
- Model Selection
- Sensitivity Analysis
- Residual Analysis
- Remediation
- Concept Refresher: Debugging ML
- Selecting a Better XGBoost Model
- Sensitivity Analysis for XGBoost
- Stress Testing XGBoost
- Stress Testing Methodology
- Altering Data to Simulate Recession Conditions
- Adversarial Example Search
- Residual Analysis for XGBoost
- Analysis and Visualizations of Residuals
- Segmented Error Analysis
- Modeling Residuals
- Remediating the Selected Model
- Overemphasis of PAY_0
- Miscellaneous Bugs
- Conclusion
- Resources
- 9. Debugging a PyTorch Image Classifier
- Concept Refresher: Debugging Deep Learning
- Debugging a PyTorch Image Classifier
- Data Quality and Leaks
- Software Testing for Deep Learning
- Sensitivity Analysis for Deep Learning
- Domain and subpopulation shift testing
- Adversarial example attacks
- Perturbing computational hyperparameters
- Remediation
- Data fixes
- Software fixes
- Sensitivity Fixes
- Noise injection
- Additional stability fixes
- Conclusion
- Resources
- 10. Testing and Remediating
Bias with XGBoost
- Concept Refresher: Managing ML Bias
- Model Training
- Evaluating Models for Bias
- Testing Approaches for Groups
- Testing performance
- Traditional testing of outcomes rates
- Testing Approaches for Groups
- Individual Fairness
- Proxy Bias
- Remediating Bias
- Preprocessing
- In-processing
- Postprocessing
- Model Selection
- Conclusion
- Resources
- 11. Red-Teaming XGBoost
- Concept Refresher
- CIA Triad
- Attacks
- Countermeasures
- Concept Refresher
- Model Training
- Attacks for Red-Teaming
- Model Extraction Attacks
- Adversarial Example Attacks
- Membership Attacks
- Data Poisoning
- Backdoors
- Conclusion
- Resources
- III. Conclusion
- 12. How to Succeed in High-Risk
Machine Learning
- Who Is in the Room?
- Science Versus Engineering
- The Data-Scientific Method
- The Scientific Method
- Evaluation of Published Results and Claims
- Apply External Standards
- Commonsense Risk Mitigation
- Conclusion
- Resources
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
Keeping up with the Python ecosystem can be daunting. Its developer tooling doesn't provide the out-of-the-box experience native to languages like Rust and Go. When it comes to long-term project maintenance or collaborating with others, every Python project faces the same problem: how to build re...(201.03 zł najniższa cena z 30 dni)
200.93 zł
239.00 zł(-16%) -
Bringing a deep-learning project into production at scale is quite challenging. To successfully scale your project, a foundational understanding of full stack deep learning, including the knowledge that lies at the intersection of hardware, software, data, and algorithms, is required.This book il...(241.36 zł najniższa cena z 30 dni)
241.26 zł
289.00 zł(-17%) -
Frontend developers have to consider many things: browser compatibility, usability, performance, scalability, SEO, and other best practices. But the most fundamental aspect of creating websites is one that often falls short: accessibility. Accessibility is the cornerstone of any website, and if a...(200.59 zł najniższa cena z 30 dni)
200.09 zł
239.00 zł(-16%) -
In this insightful and comprehensive guide, Addy Osmani shares more than a decade of experience working on the Chrome team at Google, uncovering secrets to engineering effectiveness, efficiency, and team success. Engineers and engineering leaders looking to scale their effectiveness and drive tra...(114.93 zł najniższa cena z 30 dni)
114.88 zł
149.00 zł(-23%) -
Data modeling is the single most overlooked feature in Power BI Desktop, yet it's what sets Power BI apart from other tools on the market. This practical book serves as your fast-forward button for data modeling with Power BI, Analysis Services tabular, and SQL databases. It serves as a starting ...(199.08 zł najniższa cena z 30 dni)
198.88 zł
239.00 zł(-17%) -
C# is undeniably one of the most versatile programming languages available to engineers today. With this comprehensive guide, you'll learn just how powerful the combination of C# and .NET can be. Author Ian Griffiths guides you through C# 12.0 and .NET 8 fundamentals and techniques for building c...(241.02 zł najniższa cena z 30 dni)
240.92 zł
289.00 zł(-17%) -
Learn how to get started with Futures Thinking. With this practical guide, Phil Balagtas, founder of the Design Futures Initiative and the global Speculative Futures network, shows you how designers and futurists have made futures work at companies such as Atari, IBM, Apple, Disney, Autodesk, Luf...(148.10 zł najniższa cena z 30 dni)
148.00 zł
179.00 zł(-17%) -
Augmented Analytics isn't just another book on data and analytics; it's a holistic resource for reimagining the way your entire organization interacts with information to become insight-driven.Moving beyond traditional, limited ways of making sense of data, Augmented Analytics provides a dynamic,...(174.74 zł najniższa cena z 30 dni)
174.54 zł
219.00 zł(-20%) -
Learn how to prepare for—and pass—the Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) certification exam. This practical guide serves as both a study guide and point of entry for practitioners looking to explore and adopt cloud native technologies. Adrián González Sánchez ...
Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide
(169.14 zł najniższa cena z 30 dni)177.65 zł
199.00 zł(-11%) -
Python is an excellent way to get started in programming, and this clear, concise guide walks you through Python a step at a time—beginning with basic programming concepts before moving on to functions, data structures, and object-oriented design. This revised third edition reflects the gro...(140.34 zł najniższa cena z 30 dni)
140.14 zł
179.00 zł(-22%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
![Loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
![ajax-loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
Oceny i opinie klientów: Machine Learning for High-Risk Applications Patrick Hall, James Curtis, Parul Pandey (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.