Verwandte Artikel zu Machine Learning for High-Risk Applications: Approaches...
Inhaltsangabe
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
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Über die Autorin bzw. den Autor
Patrick Hall is principal scientist at bnh.ai, a Cc.C.-based law firm focused on AI and data analytics, and visiting faculty at the George Washington University School of Business (GWSB). James Curtis is a quantitative researcher focused on US power markets and renewable resource asset management. Parul Pandey is a Machine Learning Engineer at Weights & Biases.
„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Gebraucht kaufen
Zustand: BefriedigendUsed book that is in clean, average...
Diesen Artikel anzeigen
EUR 34,87
EUR 10,05 für den Versand von USA nach Deutschland
Versandziele, Kosten & DauerNeu kaufen
Diesen Artikel anzeigen
EUR 50,37
EUR 4,62 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach Deutschland
Versandziele, Kosten & DauerSuchergebnisse für Machine Learning for High-Risk Applications: Approaches...
Beispielbild für diese ISBN
Machine Learning for High-Risk Applications : Approaches to Responsible AI
Verlag:
O'Reilly Media, Incorporated, 2023
ISBN 10: 1098102436
ISBN 13: 9781098102432
Gebraucht
Softcover
Anbieter: Better World Books: West, Reno, NV, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: Good. Used book that is in clean, average condition without any missing pages. Bestandsnummer des Verkäufers 52751944-75
Anzahl: 1 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Machine Learning for High-Risk Applications
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000. Bestandsnummer des Verkäufers WO-9781098102432
Anzahl: 4 verfügbar
Foto des Verkäufers
Machine Learning for High-Risk Applications: Techniques for Responsible AI
Anbieter: moluna, Greven, Deutschland
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: New. Über den AutorPatrick Hall is principal scientist at BNH.AI, where he advises Fortune 500 companies and cutting-edge startups on AI risk and conducts research in support of NIST s AI risk management framework. He also serves as v. Bestandsnummer des Verkäufers 668619728
Anzahl: 1 verfügbar
Foto des Verkäufers
Machine Learning for High-Risk Applications | Techniques for Responsible AI
Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning for High-Risk Applications | Techniques for Responsible AI | Patrick Hall (u. a.) | Taschenbuch | Kartoniert / Broschiert | Englisch | 2023 | O'Reilly Media | EAN 9781098102432 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 122969170
Anzahl: 1 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
MACHINE LEARNING FOR HIGH RISK APPLICATN
Anbieter: Speedyhen, London, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: NEW. Bestandsnummer des Verkäufers NW9781098102432
Anzahl: 2 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Machine Learning for High-Risk Applications
Anbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000. Bestandsnummer des Verkäufers WO-9781098102432
Anzahl: 4 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Machine Learning for High-Risk Applications: Approaches to Responsible AI
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New. In. Bestandsnummer des Verkäufers ria9781098102432_new
Anzahl: 6 verfügbar
Foto des Verkäufers
Machine Learning for High-Risk Applications
Verlag:
O'Reilly Media, US, 2023
ISBN 10: 1098102436
ISBN 13: 9781098102432
Neu
Paperback
Erstausgabe
Anbieter: Rarewaves USA, OSWEGO, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Paperback. Zustand: New. 1st. 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. Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781098102432
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Machine Learning for High-Risk Applications: Techniques for Responsible AI
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Paperback / softback. Zustand: New. New copy - Usually dispatched within 4 working days. 209. Bestandsnummer des Verkäufers B9781098102432
Anzahl: 8 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Machine Learning for High-Risk Applications: Techniques for Responsible AI
Print-on-DemandAnbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Paperback / softback. Zustand: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days 209. Bestandsnummer des Verkäufers C9781098102432
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar