Practicing Trustworthy Machine Learning Consistent, Transparent, and Fair AI Pipelines (Yada Pruksachatkun, Matthew McAteer etc.)

Cuốn sách Practicing Trustworthy Machine Learning: Consistent, Transparent, and Fair AI Pipelines là tài liệu chuyên sâu dành cho mọi kỹ sư Học máy và nhà khoa học dữ liệu muốn xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy, minh bạch và công bằng. Nếu anh/chị là dân công nghệ nghiêm túc, muốn phát triển AI có đạo đức và trách nhiệm, đây chính là cẩm nang không thể thiếu.

Bạn sẽ học được gì để xây dựng Học máy đáng tin cậy?

• Nguyên lý AI có trách nhiệm: Nắm vững các khái niệm cốt lõi về tính nhất quán, minh bạch và công bằng trong Học máy.
• Xây dựng Pipeline đáng tin cậy: Học cách thiết kế và triển khai các đường ống AI (pipelines) đảm bảo các mô hình hoạt động theo đúng mong đợi, không thiên vị.
• Kiểm tra & Giám sát: Khám phá các kỹ thuật để kiểm tra tính công bằng, giải thích được của mô hình và giám sát hiệu suất trong Production.
• Giảm thiểu thiên kiến: Áp dụng các phương pháp để nhận diện và giảm thiểu các thiên kiến (bias) trong dữ liệu và mô hình AI.

Đầu tư vào Practicing Trustworthy Machine Learning là đầu tư vào tri thức chuẩn mực, giúp bạn nâng tầm kỹ năng AI có trách nhiệm và sẵn sàng cho những job xịn trong lĩnh vực đạo đức AI.