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题名/责任者:

可信机器学习/(美) 库什·R. 瓦什尼著 赵正 ... [等] 译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-67871-7/CNY69.00

载体形态项:

XI, 217页, [2] 页图版:图;26cm

统一题名:

Trustworthy machine learning

个人责任者:

瓦什尼 (Varshney, Kush R.) 著

个人次要责任者:

赵正 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

英文题名取自封面

责任者附注:

库什尼R. 瓦什尼 (Kush R. Varshney), 2010年获得麻省理工学院电气工程与计算机科学博士学位, 现为IBM院士, 就职于IBM托马斯·J·沃森研究中心, 领导以人为中心的人工智能和可信机器智能团队, 工作成果多次获得IBM公司技术奖项。赵正, 大连海事大学, 讲师, 主要研究方向为可信人工智能、人工智能应用和网络安全, 担任可信人工智能、操作系统等理论课程的课程负责人。

提要文摘附注:

本书内容分六部分。第一部分详细阐述可信机器学习的框架、机器学习生命周期以及安全性相关概念 ; 第二部分针对机器学习中的数据介绍数据偏差、数据隐私等相关概念和解决方法 ; 第三部分围绕建模过程介绍检测理论、监督学习和因果建模的理论及方法 ; 第四部分针对机器学习的可靠性, 讲解分布偏移的概念和缓解方法, 以及机器学习公平性和安全性方法 ; 第五部分围绕人与机器的交互, 阐述机器学习的可解释性、透明性和价值对齐 ; 第六部分针对机器学习的目标, 介绍伦理原则、社会公益以及过滤气泡等问题。

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