Responsible AI in the Enterprise: Practical AI risk management for explainable, auditable, and safe models with hyperscalers and Azure OpenAI Pehmeäkantinen, englanti

Heather Dawe / Adnan Masood

Responsible AI in the Enterprise: Practical AI risk management for explainable, auditable, and safe models with hyperscalers and Azure OpenAI

Heather Dawe / Adnan Masood

Build and deploy your AI models successfully by exploring model governance, fairness, bias, and potential pitfallsPurchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBookKey FeaturesLearn ethical AI principles, frameworks, and governanceUnderstand the concepts of fairness assessment and bia... Lue lisää

Pehmeäkantinen, englanti
50,95 €
Saatavuus:
Toimituskulut alk 0 €

Tarkista myymäläsaatavuus

Haetaan myymälätietoja

Build and deploy your AI models successfully by exploring model governance, fairness, bias, and potential pitfallsPurchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBookKey FeaturesLearn ethical AI principles, frameworks, and governanceUnderstand the concepts of fairness assessment and bia... Lue lisää


Build and deploy your AI models successfully by exploring model governance, fairness, bias, and potential pitfallsPurchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBookKey FeaturesLearn ethical AI principles, frameworks, and governanceUnderstand the concepts of fairness assessment and bias mitigationIntroduce explainable AI and transparency in your machine learning modelsBook DescriptionResponsible AI in the Enterprise is a comprehensive guide to implementing ethical, transparent, and compliant AI systems in an organization. With a focus on understanding key concepts of machine learning models, this book equips you with techniques and algorithms to tackle complex issues such as bias, fairness, and model governance.Throughout the book, you'll gain an understanding of FairLearn and InterpretML, along with Google What-If Tool, ML Fairness Gym, IBM AI 360 Fairness tool, and Aequitas. You'll uncover various aspects of responsible AI, including model interpretability, monitoring and management of model drift, and compliance recommendations. You'll gain practical insights into using AI governance tools to ensure fairness, bias mitigation, explainability, privacy compliance, and privacy in an enterprise setting. Additionally, you'll explore interpretability toolkits and fairness measures offered by major cloud AI providers like IBM, Amazon, Google, and Microsoft, while discovering how to use FairLearn for fairness assessment and bias mitigation. You'll also learn to build explainable models using global and local feature summary, local surrogate model, Shapley values, anchors, and counterfactual explanations.By the end of this book, you'll be well-equipped with tools and techniques to create transparent and accountable machine learning models.What you will learnUnderstand explainable AI fundamentals, underlying methods, and techniquesExplore model governance, including building explainable, auditable, and interpretable machine learning modelsUse partial dependence plot, global feature summary, individual condition expectation, and feature interactionBuild explainable models with global and local feature summary, and influence functions in practiceDesign and build explainable machine learning pipelines with transparencyDiscover Microsoft FairLearn and marketplace for different open-source explainable AI tools and cloud platformsWho this book is forThis book is for data scientists, machine learning engineers, AI practitioners, IT professionals, business stakeholders, and AI ethicists who are responsible for implementing AI models in their organizations.Table of ContentsA Primer on Explainable and Ethical AIAlgorithms Gone Wild - Bias's Greatest HitsOpening the Algorithmic BlackboxOperationalizing Model MonitoringModel Governance - Audit, and Compliance Standards & RecommendationsEnterprise Starter Kit for Fairness, Accountability and TransparencyInterpretability Toolkits and Fairness MeasuresFairness in AI System with Microsoft FairLearnFairness Assessment and Bias Mitigation with FairLearn and Responsible AI ToolboxFoundational Models and Azure OpenAI
  • Kustantaja / Valmistaja Packt Publishing
  • ISBN 9781803230528
  • Tuotekoodi 9781803230528
  • Kirjoittajat Heather Dawe; Adnan Masood
  • Kieli Englanti
  • Ilmestymispäivä 31.07.2023
  • Vuosi 2023
  • Tuoteryhmä Ulk talous, it, yhteiskunta
  • Tuotepääryhmä Ulkomaiset kirjat
  • Tuotelinja Kirjat
  • Sivumäärä 318
  • Avainsanat Computer Science; Data Science - Data Modeling & Design; Data Science - Data Modeling & Design; Data Science - Data Visualization
  • Kirjastoluokka COM
  • Pituus (mm) 235
  • Leveys (mm) 190
  • Korkeus (mm) 17
  • Paino (g) 549
  • Tuotemuoto Pehmeäkantinen
  • Tuotemuodon lisätiedot Trade pokkari (US)

Tämä tuote kuuluu tuoteryhmiin

Lue lisää tuotearvosteluista

Tuotearvostelut Suomalainen.comissa

Tutustu tuotearvostelujen käytäntöihin ja ehtoihin ennen kuin jätät arvostelun. 

Suomalainen.com -verkkokaupassa on mahdollista jättää tuotearvosteluja siellä myynnissä olevista tuotteista. Tuotearvosteluja voivat jättää sekä tuotetta Suomalaisesta Kirjakaupasta ostaneet asiakkaat että muut sivuston käyttäjät. Arvostelijan nimimerkin jälkeinen teksti kertoo, onko kyseessä vahvistettu ostaja vai muu asiakas/sivuston käyttäjä. 

  • Vahvistettu ostaja - Kyseinen arvostelu on jätetty käyttämällä tuotteen ostajalle lähetettyä sähköpostilinkkiä. Kyseessä on siis vahvistettu ostaja eli arvostelun jättänyt henkilö on ostanut todennetusti kyseisen tuotteen. 

  • Vahvistettu suosittelija - Kyseinen arvostelu on jätetty suomalainen.com -verkkosivustolla. Arvostelijan sähköpostiosoite on vahvistettu, jotta on voitu varmistua siitä, että arvostelun on jättänyt oikea henkilö. Suomalainen.com ei kuitenkaan ole vahvistanut, että kyseinen henkilö on ostanut tuotteen. 

  • Ei tekstiä nimimerkin jälkeen - Kyseinen arvostelu on jätetty suomalainen.com -verkkosivustolla, mutta arvostelun jättäjän sähköpostiosoitetta ei ole vahvistettu. 

Tuotearvostelussa pakollisia tietoja ovat tuotteen pistemäärä (tähdet), otsikko sekä arvosteluteksti. Jos jätät arvostelun sinulle lähetetyn sähköpostilinkin kautta, arvostelu julkaistaan käyttämällä etunimeäsi sekä sukunimen ensimmäistä kirjainta. 

Jos jätät arvostelun sivustollamme, voit käyttää arvostelussa myös nimimerkkiä. Arvostelun jättämisen yhteydessä sinulta kysytään sähköpostiosoitetta, jonka avulla vahvistamme, että arvostelun on lähettänyt oikea henkilö, eikä esimerkiksi robotti. Tuotearvostelujen palveluntarjoajana toimii Yotpo. Katso Yotpon tietosuojaseloste.

Arvostelut julkaistaan tuotteen kohdalla automaattisesti ja ne tulevat esiin viiveellä. Suomalainen.com pidättää kuitenkin oikeuden poistaa kommentit, jotka sisältävät epäasiallista, herjaavaa tai halventavaa kieltä, vihapuhetta tai ovat muuten hyvän tavan vastaisia, tai joissa markkinoidaan muiden toimijoiden sivustoja tai tuotteita. 

Jättämällä arvostelun annat Suomalaiselle Kirjakaupalle oikeuden käyttää kyseisiä arvosteluja omassa markkinoinnissaan (sekä painettu että digitaalinen) ilman erillistä korvausta. Arvosteluja käytetään myös analysointiin ja markkinoinnin kehittämiseen.

Tuotearvostelun jättäneiden kesken arvotaan säännöllisin väliajoin tuotepalkintoja. Tutustu arvonnan sääntöihin täällä.

Mikäli haluat poistaa jättämäsi tuotearvostelun verkkokaupastamme, pyyntö tästä tulee ohjata asiakaspalveluumme: asiakaspalvelu@suomalainen.com. 

Tuotearvostelut eivät ole tarkoitettu asiakasreklamaatioiden tai tilauskyselyjen tekemiseen. Reklamaatiotapauksissa pyydämme ottamaan yhteyttä asiakaspalveluumme: asiakaspalvelu@suomalainen.com. 

Jättämällä arvostelun suomalainen.com -verkkokauppaan hyväksyt yllämainitut käytännöt ja ehdot. 

Lue lisää tuotearvosteluista.

Voit varata useita eri tuotteita samalla kertaa. Siirry haluamasi tuotteen tuotesivulle ja paina Varaa & Nouda -painiketta ja tuote siirtyy varauslistaasi. Huomioithan, että kaikki varatut tuotteet tulee olla saatavilla valitussa myymälässä, jotta varaus voidaan vahvistaa.

Varaa & Nouda

Yhteensä:

Valitse aluksi myymälä, jolloin näet myymälän saldotilanteen.

  • Valitse noutomyymälä
Pidämme tuotetta varattuna varauspäivän sekä sitä seuraavan myymälän aukiolopäivän. Odotathan vielä sähköpostiisi tulevaa vahvistusta, ennen kuin lähdet noutamaan varaustasi. Pyrimme vastaamaan sinulle tunnin sisällä myymälän aukioloaikoina. Sesonkiaikoina vastausaika voi olla pidempi.

E- ja äänikirjoja voi ostaa vain henkilökohtaiseen käyttöön. Tämän vuoksi niiden myynti on rajattu 1 kpl/nimeke/asiakas.