BOOKS - Machine Learning Evaluation Towards Reliable and Responsible AI, 2nd Revised ...
Machine Learning Evaluation Towards Reliable and Responsible AI, 2nd Revised Edition - Nathalie Japkowicz, Zois Boukouvalas 2025 PDF | EPUB Cambridge University Press BOOKS
ECO~18 kg CO²

1 TON

Views
91917

Telegram
 
Machine Learning Evaluation Towards Reliable and Responsible AI, 2nd Revised Edition
Author: Nathalie Japkowicz, Zois Boukouvalas
Year: 2025
Pages: 427
Format: PDF | EPUB
File size: 10.1 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
The book "Machine Learning Evaluation Towards Reliable and Responsible AI 2nd Revised Edition" is a comprehensive guide to understanding the process of technology evolution and its impact on society. The author argues that the development of modern knowledge is the key to the survival of humanity and the unity of people in a world torn apart by conflict. The book provides a detailed analysis of the current state of artificial intelligence and its potential for both positive and negative impacts on society. It emphasizes the need for responsible and reliable AI development to ensure that these technologies are used for the betterment of humanity and not to its detriment. The book begins by exploring the history of AI and its evolution over time, highlighting the significant advancements made in recent years. It then delves into the various applications of AI, including natural language processing, computer vision, and predictive analytics, and discusses their potential uses and limitations. The author also examines the ethical implications of AI, such as privacy concerns, bias, and job displacement, and offers practical solutions to mitigate these issues. One of the central themes of the book is the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. The author argues that this is essential for understanding the rapid pace of technological change and its impact on society. By studying and analyzing the development of AI, readers can gain a deeper appreciation for the complexities of technology and its role in shaping our world.
Книга «Оценка машинного обучения на пути к надежному и ответственному ИИ 2-е пересмотренное издание» представляет собой всеобъемлющее руководство по пониманию процесса эволюции технологий и его влияния на общество. Автор утверждает, что развитие современных знаний является ключом к выживанию человечества и единству людей в мире, раздираемом конфликтами. В книге представлен подробный анализ современного состояния искусственного интеллекта и его потенциала как для положительного, так и для отрицательного воздействия на общество. В нем подчеркивается необходимость ответственной и надежной разработки ИИ для обеспечения того, чтобы эти технологии использовались для улучшения человечества и не в ущерб ему. Книга начинается с изучения истории ИИ и его эволюции с течением времени, подчеркивая значительные достижения, достигнутые в последние годы. Затем он углубляется в различные применения ИИ, включая обработку естественного языка, компьютерное зрение и прогнозную аналитику, и обсуждает их потенциальное использование и ограничения. Автор также рассматривает этические последствия ИИ, такие как проблемы конфиденциальности, предвзятость и смещение работы, и предлагает практические решения для смягчения этих проблем. Одна из центральных тем книги - важность выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Автор утверждает, что это необходимо для понимания быстрых темпов технологических изменений и их влияния на общество. Изучая и анализируя развитие ИИ, читатели могут глубже оценить сложности технологии и ее роль в формировании нашего мира.
livre « L'évaluation de l'apprentissage automatique sur la voie de l'IA fiable et responsable 2ème édition révisée » est un guide complet pour comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur la société. L'auteur affirme que le développement des connaissances modernes est la clé de la survie de l'humanité et de l'unité des gens dans un monde déchiré par les conflits. livre présente une analyse détaillée de l'état actuel de l'intelligence artificielle et de son potentiel à la fois positif et négatif sur la société. Il souligne la nécessité de développer l'IA de manière responsable et fiable afin que ces technologies soient utilisées pour améliorer l'humanité et non au détriment de celle-ci. livre commence par une étude de l'histoire de l'IA et de son évolution dans le temps, soulignant les réalisations significatives réalisées au cours des dernières années. Il explore ensuite les différentes applications de l'IA, y compris le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et l'analyse prédictive, et discute de leur utilisation potentielle et de leurs limites. L'auteur examine également les implications éthiques de l'IA, telles que les problèmes de confidentialité, les préjugés et les changements de travail, et propose des solutions pratiques pour atténuer ces problèmes. L'un des thèmes centraux du livre est l'importance de développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. L'auteur affirme que cela est nécessaire pour comprendre le rythme rapide des changements technologiques et leur impact sur la société. En étudiant et en analysant le développement de l'IA, les lecteurs peuvent mieux apprécier la complexité de la technologie et son rôle dans la formation de notre monde.
libro «Evaluación del aprendizaje automático en el camino hacia una IA confiable y responsable segunda edición revisada» es una guía integral para comprender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la sociedad. autor sostiene que el desarrollo del conocimiento moderno es clave para la supervivencia de la humanidad y la unidad de los seres humanos en un mundo desgarrado por los conflictos. libro presenta un análisis detallado del estado actual de la inteligencia artificial y su potencial tanto para impactos positivos como negativos en la sociedad. Subraya la necesidad de un desarrollo responsable y fiable de la IA para garantizar que estas tecnologías se utilicen para mejorar y no en detrimento de la humanidad. libro comienza con un estudio de la historia de la IA y su evolución a lo largo del tiempo, destacando los logros significativos alcanzados en los últimos . A continuación, profundiza en diversas aplicaciones de la IA, incluyendo el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y la analítica predictiva, y discute sus posibles usos y limitaciones. autor también examina las implicaciones éticas de la IA, como los problemas de privacidad, sesgo y desplazamiento del trabajo, y ofrece soluciones prácticas para mitigar estos problemas. Uno de los temas centrales del libro es la importancia de generar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. autor sostiene que esto es necesario para comprender el rápido ritmo del cambio tecnológico y su impacto en la sociedad. Al estudiar y analizar el desarrollo de la IA, los lectores pueden apreciar en profundidad las complejidades de la tecnología y su papel en la formación de nuestro mundo.
Il libro «Valutazione dell'apprendimento automatico verso un'intelligenza artificiale affidabile e responsabile della seconda edizione rivista» è una guida completa per comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sulla società. L'autore sostiene che lo sviluppo della conoscenza moderna è la chiave per la sopravvivenza dell'umanità e l'unità delle persone in un mondo devastato dai conflitti. Il libro fornisce un'analisi dettagliata dello stato attuale dell'intelligenza artificiale e del suo potenziale sia per l'impatto positivo che negativo sulla società. In esso si sottolinea la necessità di sviluppare l'IA in modo responsabile e affidabile per garantire che queste tecnologie siano utilizzate per migliorare l'umanità e non danneggiarle. Il libro inizia studiando la storia dell'IA e la sua evoluzione nel tempo, sottolineando i notevoli progressi ottenuti negli ultimi anni. Poi si approfondisce in diverse applicazioni dell'IA, tra cui l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione informatica e l'analisi di previsione, e ne discute il potenziale utilizzo e i limiti. L'autore affronta anche gli effetti etici dell'IA, come i problemi di privacy, pregiudizi e spostamenti di lavoro, e offre soluzioni pratiche per mitigare questi problemi. Uno dei temi principali del libro è l'importanza di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna. L'autore sostiene che questo sia necessario per comprendere il rapido ritmo dei cambiamenti tecnologici e il loro impatto sulla società. Studiando e analizzando lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, i lettori possono valutare meglio la complessità della tecnologia e il suo ruolo nella formazione del nostro mondo.
Das Buch „Assessment of Machine arning towards a Trusted and Responsible AI 2nd Revised Edition“ ist ein umfassender itfaden zum Verständnis des technologischen Evolutionsprozesses und seiner Auswirkungen auf die Gesellschaft. Der Autor argumentiert, dass die Entwicklung des modernen Wissens der Schlüssel zum Überleben der Menschheit und zur Einheit der Menschen in einer von Konflikten zerrissenen Welt ist. Das Buch bietet eine detaillierte Analyse des aktuellen Stands der künstlichen Intelligenz und ihres Potenzials für positive und negative Auswirkungen auf die Gesellschaft. Es betont die Notwendigkeit einer verantwortungsvollen und zuverlässigen KI-Entwicklung, um sicherzustellen, dass diese Technologien zur Verbesserung der Menschheit und nicht zu ihrem Nachteil eingesetzt werden. Das Buch beginnt mit einer Untersuchung der Geschichte der KI und ihrer Entwicklung im Laufe der Zeit und unterstreicht die bedeutenden Fortschritte, die in den letzten Jahren erzielt wurden. Anschließend geht er auf verschiedene Anwendungen von KI ein, einschließlich natürlicher Sprachverarbeitung, Computer Vision und prädiktiver Analytik, und diskutiert deren mögliche Verwendung und Einschränkungen. Der Autor befasst sich auch mit den ethischen Implikationen von KI wie Datenschutzbedenken, Voreingenommenheit und Arbeitsverlagerung und schlägt praktische Lösungen vor, um diese Probleme zu lindern. Eines der zentralen Themen des Buches ist die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens. Der Autor argumentiert, dass dies notwendig ist, um das schnelle Tempo des technologischen Wandels und seine Auswirkungen auf die Gesellschaft zu verstehen. Durch das Studium und die Analyse der Entwicklung von KI können die ser die Komplexität der Technologie und ihre Rolle bei der Gestaltung unserer Welt besser einschätzen.
Assessment Machine arning Towards Reliable and Responsible AI 2nd Revised Edition to kompleksowy przewodnik do zrozumienia ewolucji technologii i jej wpływu na społeczeństwo. Autor twierdzi, że rozwój nowoczesnej wiedzy jest kluczem do przetrwania ludzkości i jedności ludzi w świecie rozdartym konfliktami. Książka zawiera szczegółową analizę obecnego stanu sztucznej inteligencji i jej potencjału zarówno pozytywnego, jak i negatywnego wpływu na społeczeństwo. Podkreśla potrzebę odpowiedzialnego i solidnego rozwoju sztucznej inteligencji w celu zapewnienia, by technologie te były wykorzystywane do poprawy, a nie na niekorzyść ludzkości. Książka zaczyna się od zbadania historii sztucznej inteligencji i jej ewolucji w czasie, podkreślając znaczące postępy poczynione w ostatnich latach. Następnie zagłębia się w rozmaite zastosowania AI, w tym przetwarzania języka naturalnego, wizji komputerowej i analizy prognostycznej, i omawia ich potencjalne zastosowania i ograniczenia. Autor analizuje również etyczne konsekwencje sztucznej inteligencji, takie jak kwestie prywatności, stronniczość i uprzedzenia do pracy, i proponuje praktyczne rozwiązania w celu złagodzenia tych problemów. Jednym z głównych tematów książki jest znaczenie opracowania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Autor twierdzi, że jest to konieczne dla zrozumienia szybkiego tempa zmian technologicznych i ich wpływu na społeczeństwo. Badając i analizując rozwój sztucznej inteligencji, czytelnicy mogą jeszcze bardziej docenić złożoność technologii i jej rolę w kształtowaniu naszego świata.
''
Makine Öğreniminin Güvenilir ve Sorumlu Yapay Zekaya Yönelik Değerlendirilmesi 2. Gözden Geçirilmiş Baskı, teknolojinin evrimini ve toplum üzerindeki etkisini anlamak için kapsamlı bir kılavuzdur. Yazar, modern bilginin gelişiminin insanlığın hayatta kalması ve çatışmalarla parçalanmış bir dünyada insanların birliği için anahtar olduğunu savunuyor. Kitap, yapay zekanın mevcut durumunun ve toplum üzerindeki hem olumlu hem de olumsuz etkileri için potansiyelinin ayrıntılı bir analizini sunmaktadır. Bu teknolojilerin insanlığın zararına değil, iyileştirmek için kullanılmasını sağlamak için sorumlu ve sağlam AI gelişimine duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Kitap, AI'nın tarihini ve zaman içindeki evrimini inceleyerek ve son yıllarda yapılan önemli ilerlemeleri vurgulayarak başlıyor. Daha sonra doğal dil işleme, bilgisayar görüşü ve tahmine dayalı analitik dahil olmak üzere AI'nın çeşitli uygulamalarına girer ve potansiyel kullanımlarını ve sınırlamalarını tartışır. Yazar ayrıca, gizlilik sorunları, önyargı ve iş önyargısı gibi AI'nın etik etkilerine bakar ve bu sorunları hafifletmek için pratik çözümler önerir. Kitabın ana temalarından biri, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemidir. Yazar, teknolojik değişimin hızlı hızını ve toplum üzerindeki etkisini anlamak için bunun gerekli olduğunu savunuyor. AI'nın gelişimini inceleyerek ve analiz ederek, okuyucular teknolojinin karmaşıklığını ve dünyamızı şekillendirmedeki rolünü daha da takdir edebilirler.
تقييم التعلم الآلي نحو الإصدار الثاني المنقح للذكاء الاصطناعي الموثوق والمسؤول هو دليل شامل لفهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على المجتمع. ويقول المؤلف إن تطور المعرفة الحديثة هو مفتاح بقاء البشرية ووحدة الشعوب في عالم تمزقه الصراعات. يقدم الكتاب تحليلاً مفصلاً للحالة الحالية للذكاء الاصطناعي وإمكانية حدوث تأثيرات إيجابية وسلبية على المجتمع. ويسلط الضوء على الحاجة إلى تطوير مسؤول وقوي للذكاء الاصطناعي لضمان استخدام هذه التقنيات لتحسين وليس على حساب البشرية. يبدأ الكتاب بفحص تاريخ الذكاء الاصطناعي وتطوره بمرور الوقت، مما يسلط الضوء على التقدم الكبير الذي تم إحرازه في السنوات الأخيرة. ثم يتعمق في تطبيقات مختلفة للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الكمبيوتر، والتحليلات التنبؤية، ويناقش استخداماتها وقيودها المحتملة. ينظر المؤلف أيضًا في الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي، مثل قضايا الخصوصية والتحيز والتحيز الوظيفي، ويقترح حلولًا عملية للتخفيف من هذه المشكلات. أحد المواضيع الرئيسية للكتاب هو أهمية تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. ويدفع المؤلف بأن ذلك ضروري لفهم الوتيرة السريعة للتغير التكنولوجي وأثره على المجتمع. من خلال دراسة وتحليل تطور الذكاء الاصطناعي، يمكن للقراء تقدير تعقيدات التكنولوجيا ودورها في تشكيل عالمنا.
「評估機器學習走向可靠負責任的AI第二修訂版」一書為了解技術演變過程及其對社會的影響提供了全面的指導。作者認為,在充滿沖突的世界中,現代知識的發展是人類生存和人類團結的關鍵。該書詳細分析了人工智能的現代狀態及其對社會產生積極和負面影響的潛力。它強調需要負責任和可靠地開發人工智能,以確保這些技術被用於改善人類而不是損害人類。該書首先研究了AI的歷史及其隨時間的演變,強調了近來取得的重大成就。然後,他深入研究了AI的各種應用,包括自然語言處理,計算機視覺和預測分析,並討論了它們的潛在用途和局限性。作者還研究了AI的倫理影響,例如隱私問題,偏見和工作轉移,並提出了減輕這些問題的實用解決方案。本書的主要主題之一是建立個人範式以理解現代知識發展的過程過程的重要性。作者認為,這是理解技術變革的速度及其對社會影響的必要條件。通過研究和分析AI的發展,讀者可以更深入地了解技術的復雜性及其在塑造我們的世界中的作用。

You may also be interested in:

Python Machine Learning: Leveraging Python for Implementing Machine Learning Algorithms and Applications (2023 Guide)
Machine Learning with Rust: A practical attempt to explore Rust and its libraries across popular machine learning techniques
Machine Learning with Python Comprehensive Beginner’s Guide to Machine Learning in Python with Exercises and Case Studies
Machine Learning with Rust A practical attempt to explore Rust and its libraries across popular Machine Learning techniques
Machine Learning A Comprehensive, Step-by-Step Guide to Intermediate Concepts and Techniques in Machine Learning
Machine Learning for Finance Beginner|s guide to explore machine learning in banking and finance
The Definitive Guide to Machine Learning Operations in AWS Machine Learning Scalability and Optimization with AWS
Image Processing and Machine Learning, Volume 2 Advanced Topics in Image Analysis and Machine Learning
Machine Learning With Python A Comprehensive Beginners Guide to Learn the Realms of Machine Learning with Python
Google JAX Essentials A quick practical learning of blazing-fast library for Machine Learning and Deep Learning projects
Shallow Learning vs. Deep Learning A Practical Guide for Machine Learning Solutions
Shallow Learning vs. Deep Learning A Practical Guide for Machine Learning Solutions
Ultimate Java for Data Analytics and Machine Learning: Unlock Java|s Ecosystem for Data Analysis and Machine Learning Using WEKA, JavaML, JFreeChart, and Deeplearning4j (English Edition)
Ultimate Machine Learning with Scikit-Learn Unleash the Power of Scikit-Learn and Python to Build Cutting-Edge Predictive Modeling Applications and Unlock Deeper Insights Into Machine Learning
Machine Learning For Beginners Step-by-Step Guide to Machine Learning, a Beginners Approach to Artificial Intelligence, Big Data, Basic Python Algorithms, and Techniques for Business (Practical Exampl
Ultimate Machine Learning with Scikit-Learn Unleash the Power of Scikit-Learn and Python to Build Cutting-Edge Predictive Modeling Applications and Unlock Deeper Insights Into Machine Learning
Ultimate Machine Learning with Scikit-Learn Unleash the Power of Scikit-Learn and Python to Build Cutting-Edge Predictive Modeling Applications and Unlock Deeper Insights Into Machine Learning
Ultimate Java for Data Analytics and Machine Learning Unlock Java|s Ecosystem for Data Analysis and Machine Learning Using WEKA, JavaML, JFreeChart, and Deeplearning4j
Python Machine Learning: Everything You Should Know About Python Machine Learning Including Scikit Learn, Numpy, PyTorch, Keras And Tensorflow With Step-By-Step Examples And PRACTICAL Exercises
Ultimate Java for Data Analytics and Machine Learning Unlock Java|s Ecosystem for Data Analysis and Machine Learning Using WEKA, JavaML, JFreeChart, and Deeplearning4j
Artificial Intelligence What You Need to Know About Machine Learning, Robotics, Deep Learning, Recommender Systems, Internet of Things, Neural Networks, Reinforcement Learning, and Our Future
Machine Learning Infrastructure and Best Practices for Software Engineers: Take your machine learning software from a prototype to a fully fledged software system
Ultimate Machine Learning with Scikit-Learn: Unleash the Power of Scikit-Learn and Python to Build Cutting-Edge Predictive Modeling Applications and Unlock … Into Machine Learning (English Editi
Machine Learning Step-by-Step Guide To Implement Machine Learning Algorithms with Python
Machine Learning For Beginners A Comprehensive Beginners Guide To Machine Learning, No Experience Required!
Machine Learning with Python Advanced and Effective Strategies Using Machine Learning with Python Theories
Machine Learning in Python Hands on Machine Learning with Python Tools, Concepts and Techniques
Cracking The Machine Learning Interview 225 Machine Learning Interview Questions with Solutions
Mastering Classification Algorithms for Machine Learning: Learn how to apply Classification algorithms for effective Machine Learning solutions (English Edition)
Machine Learning With Python Programming 2023 A Beginners Guide The Definitive Guide to Mastering Machine Learning in Python and a Problem-Guide Solver to Creating Real-World Intelligent Systems
Machine Learning With Python Programming 2023 A Beginners Guide The Definitive Guide to Mastering Machine Learning in Python and a Problem-Guide Solver to Creating Real-World Intelligent Systems
Machine Learning in Microservices: Productionizing microservices architecture for machine learning solutions
Machine Learning in Trading: Step by step implementation of Machine Learning models
Deep Machine Learning Complete Tips and Tricks to Deep Machine Learning
Linear Algebra And Optimization With Applications To Machine Learning - Volume II Fundamentals of Optimization Theory with Applications to Machine Learning
Mastering ChatGPT and Google Colab for Machine Learning Automate AI Workflows and Fast-Track Your Machine Learning Tasks with the Power of ChatGPT, Google Colab, and Python
Python Machine Learning Discover the Essentials of Machine Learning, Data Analysis, Data Science, Data Mining and Artificial Intelligence Using Python Code with Python Tricks
Hands-on Supervised Learning with Python Learn How to Solve Machine Learning Problems with Supervised Learning Algorithms
Mastering Excel VBA and Machine Learning A Complete, Step-by-Step Guide To Learn and Master Excel VBA and Machine Learning From Scratch
Signal Processing and Machine Learning for Brain-Machine Interfaces