За последнее десятилетие мы стали свидетелями широкого внедрения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ/ML). Однако отсутствие контроля над их повсеместным внедрением привело к различным инцидентам с пагубными последствиями, которых можно было бы избежать при правильном управлении рисками. Прежде чем мы сможем реализовать истинные преимущества ИИ/ML, специалисты должны понять, как снизить риски, связанные с этой технологией.
В рамках подходов к ответственному использованию ИИ в книге описана целостная структура для улучшения технологии ИИ/МО, бизнес-процессов и культурных компетенций, основанная на лучших практиках управления рисками, кибербезопасности, конфиденциальности данных и прикладных социальных наук.
Авторы создали это руководство для специалистов по работе с данными, которые хотят улучшить работу систем ИИ и ML для организаций, потребителей и общества в целом.
- Изучите технические методы разработки ответственного ИИ в таких вопросах как объяснимость, проверка и отладка моделей, управление предвзятостью, конфиденциальность данных и безопасность ML
- Уделите особое внимание объяснимым бустинговым машинам, библиотеке XGBoost и методам повышения качества моделей
- Узнайте, как создать успешную и эффективную систему управления рисками
- Ознакомьтесь с обзором действующих стандартов, законов и критериев оценки технологий ИИ, включая новый фреймворк управления рисками NIST AI
- Воспользуйтесь наглядными примерами углубленного программирования на Python , а также интерактивными ресурсами на GitHub и Colab
