隨著人工智能在醫(yī)學(xué)、法律和國(guó)防等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的使用越來越多，大批組織花費(fèi)了大量時(shí)間和金錢來使ML模型值得信賴。許多關(guān)于這一主題的書都深入探討了一些理論和概念。本指南提供了一個(gè)實(shí)用的起點(diǎn)，幫助開發(fā)團(tuán)隊(duì)生成安全、更健壯、更少偏見和更容易解釋的模型。作者YadaPruksachatkun、MatthewMcAteer和Subhabrata(Subho)Majumdar將學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中的最佳實(shí)踐轉(zhuǎn)化為管理數(shù)據(jù)集和將模型轉(zhuǎn)化為構(gòu)建行業(yè)級(jí)可信ML系統(tǒng)的藍(lán)圖。有了這本書，工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家將為在嘈雜、混亂且經(jīng)常充滿敵意的世界中的可信機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用奠定了有效的基礎(chǔ)。