کتاب Machine Learning for High-Risk Applications

مزایای کلیدی این کتاب:

• تمرکز بر مسئولیت‌پذیری: آموزش تکنیک‌هایی برای توضیح‌پذیری، کاهش سوگیری و تضمین حریم خصوصی داده‌ها.

• مثال‌های عملی: پیاده‌سازی‌های واقعی با استفاده از XGBoost و PyTorch برای یادگیری عملی.

• پوشش استانداردها: معرفی چارچوب‌های مدیریت ریسک مانند NIST AI RMF.

• منابع تعاملی: دسترسی به کدهای نمونه در GitHub و Colab برای تمرین.

• مناسب برای پروژه‌های واقعی: راه‌حل‌هایی برای چالش‌های رایج در سازمان‌ها و صنایع.

این کتاب با ارائه مثال‌هایی مانند توضیح مدل‌های XGBoost، دیباگ کردن طبقه‌بندهای تصویر PyTorch و تست سوگیری در مدل‌ها، به شما کمک می‌کند تا سیستم‌های AI/ML را با اطمینان توسعه دهید. همچنین، با بررسی جنبه‌های امنیت و قرمزتیمی (Red-Teaming)، شما را برای شناسایی و رفع آسیب‌پذیری‌های سیستم آماده می‌کند. اگر می‌خواهید در توسعه هوش مصنوعی مسئولانه حرفه‌ای شوید، این کتاب راهنمای شماست.

ویژگی‌های برجسته کتاب

توضیح‌پذیری و شفافیت

این کتاب تکنیک‌های توضیح‌پذیری و تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین را آموزش می‌دهد، از جمله استفاده از Explainable Boosting Machines و توضیح مدل‌های XGBoost و PyTorch. این تکنیک‌ها به جلب اعتماد ذی‌نفعان و انطباق با الزامات نظارتی کمک می‌کنند.

دیباگ کردن سیستم‌های یادگیری ماشین

این کتاب روش‌هایی برای دیباگ کردن مدل‌های یادگیری ماشین برای بهبود ایمنی و کارایی ارائه می‌دهد. شما خواهید آموخت که چگونه خطاها را شناسایی و رفع کنید، به‌ویژه در طبقه‌بندهای تصویر PyTorch.

مدیریت سوگیری

این کتاب تکنیک‌هایی برای شناسایی و کاهش سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. شما خواهید آموخت که چگونه با استفاده از XGBoost و تست‌های سوگیری، مدل‌هایی عادلانه‌تر بسازید.

امنیت یادگیری ماشین

این کتاب به بررسی امنیت در یادگیری ماشین می‌پردازد و تکنیک‌هایی مانند قرمزتیمی (Red-Teaming) را برای شناسایی آسیب‌پذیری‌های سیستم معرفی می‌کند. این موضوع برای محافظت از مدل‌ها در برابر حملات حیاتی است.

حریم خصوصی داده‌ها

این کتاب بهترین شیوه‌ها برای حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها را آموزش می‌دهد تا اطمینان حاصل شود که سیستم‌های شما با استانداردهای قانونی مانند GDPR و HIPAA مطابقت دارند.

منابع تعاملی

این کتاب با ارائه کدهای نمونه در GitHub و Colab، یادگیری عملی را تسهیل می‌کند. شما می‌توانید تکنیک‌های توضیح‌پذیری، دیباگ و مدیریت سوگیری را مستقیماً آزمایش کنید.

درباره نویسندگان

• پاتریک هال یک دانشمند داده و متخصص در هوش مصنوعی مسئولانه است که در زمینه توضیح‌پذیری و مدیریت ریسک AI فعالیت می‌کند.

• جیمز کرتیس یک متخصص امنیت سایبری با تجربه در حفاظت از سیستم‌های یادگیری ماشین در برابر تهدیدات است.

• پارول پاندی یک دانشمند داده برجسته است که در زمینه تحلیل داده‌ها و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین فعالیت می‌کند.

این نویسندگان با ترکیب تخصص خود در داده‌کاوی، امنیت سایبری و علوم اجتماعی، این کتاب را به منبعی معتبر و کاربردی برای حرفه‌ای‌ها تبدیل کرده‌اند.

درباره مخاطبان کتاب

کتاب هوش مصنوعی مسئولانه برای افراد زیر طراحی شده است:

• دانشمندان داده که می‌خواهند مدل‌های یادگیری ماشین را با تمرکز بر ایمنی و عدالت توسعه دهند.

• مهندسان یادگیری ماشین که به دنبال تکنیک‌های توضیح‌پذیری و دیباگ هستند.

• متخصصان امنیت سایبری که می‌خواهند سیستم‌های ML را در برابر حملات ایمن کنند.

• مدیران فناوری که به دنبال درک چارچوب‌های مدیریت ریسک AI هستند.

نیازی به دانش پیشرفته در یادگیری ماشین نیست، اما آشنایی اولیه با مفاهیم یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی (مانند پایتون) به درک بهتر مطالب کمک می‌کند. این کتاب برای سطوح متوسط تا حرفه‌ای مناسب است.

فهرست مطالب

این کتاب موضوعات کلیدی را برای تسلط بر هوش مصنوعی مسئولانه پوشش می‌دهد:

• مدیریت ریسک یادگیری ماشین معاصر: معرفی چارچوب‌های مدیریت ریسک AI

• یادگیری ماشین قابل تفسیر و توضیح‌پذیر: تکنیک‌های توضیح‌پذیری برای مدل‌ها

• دیباگ سیستم‌های یادگیری ماشین برای ایمنی و کارایی: شناسایی و رفع خطاها

• مدیریت سوگیری در یادگیری ماشین: کاهش سوگیری برای عدالت در مدل‌ها

• امنیت برای یادگیری ماشین: حفاظت از مدل‌ها در برابر حملات

• ماشین‌های تقویت‌کننده توضیح‌پذیر و توضیح XGBoost: پیاده‌سازی توضیح‌پذیری

• توضیح یک طبقه‌بند تصویر PyTorch: تحلیل مدل‌های تصویر

• انتخاب و دیباگ مدل‌های XGBoost: بهینه‌سازی مدل‌ها

• دیباگ یک طبقه‌بند تصویر PyTorch: رفع مشکلات مدل‌های تصویر

• تست و اصلاح سوگیری با XGBoost: ایجاد مدل‌های عادلانه‌تر

• قرمزتیمی XGBoost: شناسایی آسیب‌پذیری‌های مدل

• چگونه در یادگیری ماشین پرریسک موفق شویم: راهنمایی برای پروژه‌های واقعی

هر فصل با مثال‌های عملی و منابع تعاملی پایان می‌یابد تا دانش شما را تثبیت کند.

نظرات خوانندگان

"این کتاب به من کمک کرد تا مدل‌هایم را توضیح‌پذیرتر و عادلانه‌تر کنم." - دانشمند داده

"تکنیک‌های دیباگ و قرمزتیمی این کتاب، امنیت مدل‌هایم را بهبود داد." - مهندس یادگیری ماشین

"منابع تعاملی در GitHub و Colab یادگیری را بسیار آسان کرد." - توسعه‌دهنده نرم‌افزار

"این کتاب دید روشنی از مدیریت ریسک AI به من داد و پروژه‌هایم را حرفه‌ای‌تر کرد." - مدیر فناوری

چرا این کتاب بهترین انتخاب برای یادگیری هوش مصنوعی مسئولانه است؟

کتاب هوش مصنوعی مسئولانه با ارائه یک چارچوب جامع و عملی، شما را به یک متخصص در توسعه سیستم‌های AI/ML ایمن، شفاف و عادلانه تبدیل می‌کند. این کتاب نه تنها تکنیک‌های فنی مانند توضیح‌پذیری و دیباگ را آموزش می‌دهد، بلکه با تمرکز بر مدیریت ریسک و انطباق نظارتی، شما را برای پروژه‌های دنیای واقعی آماده می‌کند. منابع تعاملی و مثال‌های واقعی، این کتاب را به منبعی بی‌نظیر برای حرفه‌ای‌ها تبدیل کرده است.

مزایای خرید این کتاب:

• یادگیری تکنیک‌های توضیح‌پذیری، دیباگ و مدیریت سوگیری

• تسلط بر امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های یادگیری ماشین

• دسترسی به منابع تعاملی در GitHub و Colab

• آماده‌سازی برای انطباق با استانداردها مانند NIST AI RMF

• مناسب برای دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین

در مقایسه با دیگر کتاب‌های یادگیری ماشین، این کتاب با تمرکز خاص بر هوش مصنوعی مسئولانه و ارائه مثال‌های عملی، یادگیری را آسان و کاربردی می‌کند. با مطالعه آن، می‌توانید مهارت‌های لازم برای موفقیت در توسعه سیستم‌های AI/ML را به دست آورید.

خرید این کتاب

اگر آماده هستید تا با هوش مصنوعی مسئولانه سیستم‌هایی ایمن، شفاف و عادلانه بسازید، همین حالا کتاب هوش مصنوعی مسئولانه را به سبد خرید خود اضافه کنید! این کتاب سرمایه‌گذاری ارزشمندی برای آینده حرفه‌ای شما و تسلط بر مهارت‌های AI/ML مسئولانه است.