文献类型:专著 浏览次数:2
  • 题名:可信机器学习
  • 责任者:(美)库什·R. 瓦什尼(Kush R. Varshney)著
  • 出版社清华大学出版社
  • 出版年:2024
  • ISBN:978-7-302-67871-7
  • 定价:69.00
  • 载体形态项:11,217页 26cm
  • 个人责任者:瓦什尼著、赵正译
  • 学科主题:机器学习
  • 中图法分类号:TP181
  • 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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