Машинное обучение для приложений высокого риска
(0)
0 отзывов
NEW
  • Машинное обучение для приложений высокого риска
  • Машинное обучение для приложений высокого риска
  • Машинное обучение для приложений высокого риска
  • Машинное обучение для приложений высокого риска
  • Машинное обучение для приложений высокого риска
  • Машинное обучение для приложений высокого риска
  • Машинное обучение для приложений высокого риска
  • Машинное обучение для приложений высокого риска
  • Машинное обучение для приложений высокого риска
  • Машинное обучение для приложений высокого риска
  • Машинное обучение для приложений высокого риска
  • Машинное обучение для приложений высокого риска
  • Машинное обучение для приложений высокого риска
NEW

Машинное обучение для приложений высокого риска

(0)
0 отзывов
3 069 ₽
Ваша цена после авторизации
2 148 ₽
  • До пункта выдачи, 22 июня

    От 148 руб, бесплатно при заказе от 799 руб по Москве
  • Курьером до двери, 20 июня

    От 298 руб, бесплатно при заказе от 1499 руб по Москве
  • Самовывоз со склада в Москве, 18 июня

    Бесплатно, по предоплате. С 10:00 до 18:00. Кроме выходных
  • Наличные или банковской картой при получении
  • Банковский перевод
  • Оплата банковской картой
  • Оплата банковской картой
  • Яндекс Пэй
ID товара573195
Код товара11751110
Издательство АЛИСТ
ЖанрАдминистрирование. Защита информации
Год издания2025
ISBN978-601-08-4982-2
Кол-во страниц464
Размер25x17x2.5
Тип обложкиОбл
Вес, г603
Возрастные ограничения16+
Авторы: Холл П.Дж., Кертис Дж., Панди П., «Машинное обучение для приложений высокого риска»: Книга представляет собой комплексное руководство по применению искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ/ML) с целью снижения рисков для современного бизнеса, связанного с использованием этих технологий. Рассмотрены основы управления рисками и компьютерной безопасности, нормативные акты, ответственность за качество продуктов, основанных на ML, а также объяснимые модели и методы их проверки, включая новый фреймворк управления рисками NIST AI. Читателю предложен углубленный взгляд на программирование с использованием Python и подробными примерами для структурированных и неструктурированных данных. Особое внимание уделяется объяснимым бустинговым машинам, библиотеке XGBoost и методам повышения качества моделей ML. Представлены основанные на реальном опыте советы о том, как организовать успешную работу с приложениями высокого риска. Приведены практические примеры, иллюстрирующие важность и сложность внедрения ML в различных отраслях.
Загрузка комментариев...

Книги автора: