Machine Learning for High-Risk Applications

- Autorzy:
- Patrick Hall, James Curtis, Parul Pandey


- 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
-
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)
31.85 zł
49.00 zł(-35%) -
Dzięki tej książce dowiesz się, jak tworzyć niezawodne, skalowalne i odporne rozwiązania, a także jak projektować systemy następnej generacji przeznaczone dla środowiska chmury. Poznasz efektywne strategie dla produktu i nauczysz się je w pełni implementować w swojej organizacji. Zrozumiesz też, ...
Podręcznik architekta rozwiązań. Poznaj reguły oraz strategie projektu architektury i rozpocznij niezwykłą karierę. Wydanie II Podręcznik architekta rozwiązań. Poznaj reguły oraz strategie projektu architektury i rozpocznij niezwykłą karierę. Wydanie II
(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
Sztuczna inteligencja jest jednym z najważniejszych trendów w IT - jego wpływ dotknie wkrótce każdej dziedziny naszego życia. Rozwój tej technologii równocześnie odbiera ludziom pracę i przyczynia się do powstawania nowych stanowisk. Już dziś zadbaj o to, by znaleźć się w drugiej grupie, tym bard...
Sztuczna inteligencja na froncie. Kurs video. Uczenie maszynowe w JavaScript Sztuczna inteligencja na froncie. Kurs video. Uczenie maszynowe w JavaScript
(51.60 zł najniższa cena z 30 dni)70.95 zł
129.00 zł(-45%) -
Chcesz nauczyć się implementacji algorytmów uczenia maszynowego bez zbytniego zagłębiania się w niuanse matematyczne? Jeśli dodatkowo znasz język JavaScript, ta książka jest dla Ciebie idealnym wyborem. Wyjaśniono w niej, w jaki sposób tworzyć własne implementacje, podano też przykłady przydatnyc...
Uczenie maszynowe z językiem JavaScript. Rozwiązywanie złożonych problemów Uczenie maszynowe z językiem JavaScript. Rozwiązywanie złożonych problemów
(35.40 zł najniższa cena z 30 dni)38.35 zł
59.00 zł(-35%) -
Książka jest adresowana do wszystkich, którzy chcą budować, rozwijać i skalować systemy NLP w środowisku biznesowym, a także dostosowywać je do swojej branży. Opisuje tworzenie rzeczywistych aplikacji NLP. Omawia pełny cykl życia typowego projektu NLP, od zbierania danych po wdrożenie i monitorow...
Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP
Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, Harshit Surana
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)70.85 zł
109.00 zł(-35%) -
Sztuczna inteligencja staje się powoli nieodzownym składnikiem naszego życia. Przeszła długą drogę od modnego hasła pojawiającego się głównie w specjalistycznych publikacjach do technologii mającej realny wpływ na naszą codzienność. Z każdym dniem lepiej radzi sobie z coraz bardziej zaawansowanym...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
To kompletny, zwięzły przewodnik po świecie sztucznej inteligencji. Znalazły się tu przejrzyście wyłożone podstawy i bardziej zaawansowane zagadnienia. Wyjaśniono, jak najlepiej zabrać się do tworzenia systemów AI wykorzystujących uczenie ze wzmacnianiem oraz głębokie uczenie. Krok po kroku pokaz...
Sztuczna inteligencja. Błyskawiczne wprowadzenie do uczenia maszynowego, uczenia ze wzmocnieniem i uczenia głębokiego Sztuczna inteligencja. Błyskawiczne wprowadzenie do uczenia maszynowego, uczenia ze wzmocnieniem i uczenia głębokiego
(47.40 zł najniższa cena z 30 dni)51.35 zł
79.00 zł(-35%) -
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)116.35 zł
179.00 zł(-35%) -
Oto zwięzły przewodnik przeznaczony dla inżynierów danych, którzy chcą poznać zasady implementacji potoków danych. Wyjaśnia najważniejsze pojęcia związane z potokami danych, opisuje zasady ich tworzenia i implementacji, prezentuje także najlepsze praktyki stosowane przez liderów w branży analizy ...
Potoki danych. Leksykon kieszonkowy. Przenoszenie i przetwarzanie danych na potrzeby ich analizy Potoki danych. Leksykon kieszonkowy. Przenoszenie i przetwarzanie danych na potrzeby ich analizy
(29.94 zł najniższa cena z 30 dni)32.44 zł
49.90 zł(-35%) -
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozk...(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.85 zł
129.00 zł(-35%)
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
-
na dowolnym urządzeniu
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:
- 11.4MB
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
-
Microsoft Teams is used in hundreds of thousands of organizations to help keep remote and hybrid workplaces with dispersed workforces running smoothly. But while Microsoft Teams can seem easy for the user, Teams administrators must stay on top of a wide range of topics, including device administr...(216.38 zł najniższa cena z 30 dni)
305.15 zł
359.00 zł(-15%) -
Automate your software development processes with GitHub Actions, the continuous integration and continuous delivery platform that integrates seamlessly with GitHub. With this practical book, open source author, trainer, and DevOps director Brent Laster explains everything you need to know about ...(160.58 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł(-15%) -
Ideal for working programmers new to Java, this best-selling book guides you through the language features and APIs of Java 21. Through fun, compelling, and realistic examples, authors Marc Loy, Patrick Niemeyer, and Dan Leuck introduce you to Java's fundamentals, including its class libraries, p...(191.58 zł najniższa cena z 30 dni)
271.15 zł
319.00 zł(-15%) -
What will you learn from this book?Want to learn the Python language without slogging your way through how-to manuals? With Head First Python, you'll quickly grasp Python's fundamentals by working with built-in data structures and functions. You'll build your very own web app, which—once it...(160.58 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł(-15%) -
Baseball is not the only sport to use "moneyball." American football fans, teams, and gamblers are increasingly using data to gain an edge against the competition. Professional and college teams use data to help select players and identify team needs. Fans use data to guide fantasy team picks and...(160.58 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł(-15%) -
Quickly detect, troubleshoot, and prevent a wide range of data issues through data observability, a set of best practices that enables data teams to gain greater visibility of data and its usage. If you're a data engineer, data architect, or machine learning engineer who depends on the quality of...(160.58 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł(-15%) -
There are several reasons why probabilistic machine learning represents the next-generation ML framework and technology for finance and investing. This generative ensemble learns continually from small and noisy financial datasets while seamlessly enabling probabilistic inference, retrodiction, p...
Probabilistic Machine Learning for Finance and Investing Probabilistic Machine Learning for Finance and Investing
(191.58 zł najniższa cena z 30 dni)271.15 zł
319.00 zł(-15%) -
At some point in your career, you'll realize there's more to being a software engineer than dealing with code. Is it time to become a manager? Or join a startup? In this insightful and entertaining book, Michael Lopp recalls his own make-or-break moments with Silicon Valley giants such as Apple, ...(117.18 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
TypeScript is one of the most important tools for JavaScript developers. Still, even experienced developers wonder why the TypeScript compiler is throwing squiggly red lines at them. Enter TypeScript Cookbook. With this practical guide, author Stefan Baumgartner provides senior engineers with sol...(160.58 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł(-15%) -
Learn everything you need to know to use the powerful Unity engine to its full potential for 3D and 2D game development, simulation, artificial intelligence, and beyond. From the basics of scripting to techniques for interactivity, AI and behavior, animation, narrative, and networking, this flexi...(160.58 zł najniższa cena z 30 dni)
228.65 zł
269.00 zł(-15%)
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.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
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


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.