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题名:
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可信机器学习 / (美) 库什·R. 瓦什尼著 , 赵正 ... [等] 译 |
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ISBN:
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978-7-302-67871-7 价格： CNY69.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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xi, 217页, [2] 页图版 图 (部分彩图) 26cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 清华大学出版社 出版日期： 2024.12 |
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内容提要:
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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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主题词:
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机器学习 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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主要责任者:
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瓦什尼 著 |
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次要责任者:
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赵正 译 |
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次要责任者:
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谢鑫 译 |