The authors emphasize the importance of understanding the underlying technology evolution and how it impacts human life and society They also provide a framework for building personal paradigms that can be used to analyze and evaluate emerging technologies and their societal implications The goal is to develop a survival kit for humans in the age of AI and ML. The book "Practicing Trustworthy Machine Learning" offers a comprehensive guide for developing trustworthy machine learning (ML) systems in high-stakes domains such as healthcare, finance, law, and defense. The authors, Yada Pruksachatkur, Matthew McAteer, and Subhabrata Majumder, aim to provide a practical starting point for development teams to create secure, robust, unbiased, and explainable ML models. The book is unique in its focus on the need to understand the technology evolution and its impact on human life and society, and the importance of developing a personal paradigm for analyzing and evaluating emerging technologies and their societal implications. The book begins by highlighting the challenges of developing trustworthy ML systems in real-world applications, where data is noisy, messy, and often hostile. The authors emphasize the need for a comprehensive approach that goes beyond academic theories and concepts, providing a blueprint for building industry-grade trusted ML systems. They argue that understanding the underlying technology evolution and its impact on human society is crucial for developing a survival kit for humans in the age of AI and ML. The book is divided into three parts.

Авторы подчеркивают важность понимания лежащей в основе эволюции технологий и того, как она влияет на жизнь человека и общество. Они также обеспечивают основу для построения личных парадигм, которые можно использовать для анализа и оценки появляющихся технологий и их социальных последствий. Цель состоит в том, чтобы разработать набор для выживания людей в возрасте ИИ и МЛ. книга «Практика надежного машинного обучения» предлагает комплексное руководство по разработке надежного машинного обучения (ML) системы в областях с высокими ставками, таких как здравоохранение, финансы, право и оборона. Авторы, Яда Пруксачаткур (Yada Pruksachatkur), Мэтью Макатер (Matthew McAteer) и Субхабрата Маджумдер (Subhabrata Majumder), стремятся обеспечить практическую отправную точку для команд разработчиков в создании безопасных, надежных, непредвзятых и объяснимательных ML-моделей. Книга уникальна своим акцентом на необходимость понимания эволюции технологий и ее влияния на жизнь человека и общество, а также важности разработки личной парадигмы для анализа и оценки появляющихся технологий и их социальных последствий. Книга начинается с освещения проблем разработки заслуживающих доверия ML-систем в реальных приложениях, где данные зашумлены, беспорядочны и часто враждебны. Авторы подчеркивают необходимость комплексного подхода, выходящего за рамки академических теорий и концепций, предоставляя план для построения доверенных ML-систем отраслевого уровня. Они утверждают, что понимание лежащей в основе эволюции технологии и ее влияния на человеческое общество имеет решающее значение для разработки набора для выживания людей в возрасте AI и ML. Книга разделена на три части.

s auteurs soulignent l'importance de comprendre l'évolution de la technologie sous-jacente et comment elle affecte la vie humaine et la société. Ils fournissent également un cadre pour la construction de paradigmes personnels qui peuvent être utilisés pour analyser et évaluer les technologies émergentes et leurs conséquences sociales. L'objectif est de développer un kit pour la survie des personnes âgées de l'IA et de la LM. le livre « Practice for Machine arning » offre un guide complet pour le développement d'un système d'apprentissage automatique fiable (ML) dans des domaines à taux élevés tels que la santé, la finance, le droit et la défense. s auteurs, Yada Pruksachatkur, Matthew McAteer et Subhabrata Majumder, s'efforcent de fournir un point de départ pratique aux équipes de développement dans la création d'équipes sûres, fiables, impartiales et explicatives Modèles ML. livre est unique dans son accent sur la nécessité de comprendre l'évolution de la technologie et son impact sur la vie humaine et sociale, ainsi que l'importance de développer un paradigme personnel pour analyser et évaluer les technologies émergentes et leurs conséquences sociales. livre commence par mettre en lumière les problèmes de développement de systèmes ML crédibles dans des applications réelles où les données sont bruitées, désordonnées et souvent hostiles. s auteurs soulignent la nécessité d'une approche intégrée qui dépasse les théories et les concepts académiques en fournissant un plan pour construire des systèmes de ML de confiance au niveau de l'industrie. Ils affirment que la compréhension de l'évolution de la technologie sous-jacente et de son impact sur la société humaine est essentielle au développement d'un ensemble pour la survie des personnes à l'âge AI et ML. livre est divisé en trois parties.

autores subrayan la importancia de comprender la evolución subyacente de la tecnología y cómo afecta a la vida humana y a la sociedad. También proporcionan un marco para la construcción de paradigmas personales que se pueden utilizar para analizar y evaluar las tecnologías emergentes y sus implicaciones sociales. objetivo es desarrollar un kit de supervivencia para personas de AI y ML. libro «Práctica de aprendizaje automático confiable» ofrece una guía integral para el desarrollo de un sistema de aprendizaje automático confiable (ML) en áreas con altas tasas como salud, finanzas, derecho y defensa. autores, Yada Pruksachatkur, Matthew McAteer y Subhabrata Majumder, buscan proporcionar un punto de partida práctico para los equipos de desarrollo en la creación modelos ML seguros, confiables, imparciales y explicativos. libro es único en su énfasis en la necesidad de comprender la evolución de la tecnología y su impacto en la vida humana y la sociedad, así como la importancia de desarrollar un paradigma personal para analizar y evaluar las tecnologías emergentes y sus implicaciones sociales. libro comienza con la cobertura de los problemas de desarrollo de sistemas ML creíbles en aplicaciones reales donde los datos son ruidosos, desordenados y a menudo hostiles. autores subrayan la necesidad de un enfoque integral que vaya más allá de las teorías y conceptos académicos, proporcionando un plan para construir sistemas ML de confianza a nivel de la industria. Sostienen que comprender la evolución subyacente de la tecnología y su impacto en la sociedad humana es crucial para desarrollar un conjunto para la supervivencia de las personas en edad de IA y ML. libro está dividido en tres partes.

Os autores ressaltam a importância de compreender a evolução da tecnologia e como ela afeta a vida humana e a sociedade. Também fornecem uma base para a construção de paradigmas pessoais que podem ser usados para analisar e avaliar as tecnologias que surgem e seus impactos sociais. O objetivo é desenvolver um conjunto para a sobrevivência de pessoas em idade de IA e ML. O livro «Prática de Aprendizado de Máquinas Confiáveis» oferece uma guia completa para o desenvolvimento de um sistema de aprendizagem de máquinas confiáveis (ML) em áreas com taxas elevadas, tais como saúde, finanças, direito e defesa. Os autores, Yada Pruksachatkur, Matthew Makater e Subhabrata Majumder, procuram fornecer um ponto de partida prático para as equipes de desenvolvimento na criação de ML seguros, fiáveis, imparciais e explicáveis Modelos. O livro é único na sua ênfase na necessidade de compreender a evolução da tecnologia e seus efeitos na vida humana e na sociedade, e na importância de desenvolver um paradigma pessoal para analisar e avaliar as tecnologias que surgem e suas consequências sociais. O livro começa com a cobertura de problemas de desenvolvimento de sistemas ML credíveis em aplicações reais, onde os dados são confusos, desordenados e muitas vezes hostis. Os autores destacam a necessidade de uma abordagem integrada que vá além das teorias e conceitos acadêmicos, fornecendo um plano para a construção de sistemas ML confiáveis de nível setorial. Eles afirmam que compreender a evolução da tecnologia e seus efeitos na sociedade humana é fundamental para desenvolver um conjunto para a sobrevivência das pessoas de AI e ML. O livro está dividido em três partes.

Gli autori sottolineano l'importanza di comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sulla vita umana e sulla società. Essi forniscono inoltre le basi per creare paradigmi personali che possono essere utilizzati per analizzare e valutare le tecnologie emergenti e le loro implicazioni sociali. L'obiettivo è sviluppare un kit per la sopravvivenza delle persone in età di IA e ML. «La pratica dell'apprendimento automatico affidabile» offre una guida completa per lo sviluppo di un sistema di apprendimento automatico affidabile (ML) in aree ad alti tassi quali salute, finanza, diritto e difesa. Gli autori, Yada Pruksachatkur, Matthew Makater e Subhabrata Majumder, cercano di fornire un punto di partenza pratico ai team di sviluppo nella creazione di ML sicure, affidabili, imparziali e spiegabili I modelli. Il libro è unico sulla necessità di comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sulla vita umana e sulla società, e sull'importanza di sviluppare un paradigma personale per analizzare e valutare le tecnologie emergenti e le loro implicazioni sociali. Il libro inizia con la copertura dei problemi di sviluppo di sistemi ML credibili in applicazioni reali, dove i dati sono chiari, disordinati e spesso ostili. Gli autori sottolineano la necessità di un approccio completo che vada oltre le teorie accademiche e i concetti, fornendo un piano per costruire sistemi ML affidabili di livello settoriale. Sostengono che la comprensione dell'evoluzione della tecnologia e del suo impatto sulla società umana sia fondamentale per sviluppare un kit per la sopravvivenza delle persone di età AI e ML. Il libro è diviso in tre parti.

Die Autoren betonen, wie wichtig es ist, die Evolution der Technologie zu verstehen und wie sie das menschliche ben und die Gesellschaft beeinflusst. e bieten auch eine Grundlage für den Aufbau persönlicher Paradigmen, mit denen aufkommende Technologien und ihre sozialen Auswirkungen analysiert und bewertet werden können. Ziel ist es, ein Überlebenskit für Menschen im Alter von KI und ML zu entwickeln. Das Buch „Die Praxis des robusten maschinellen rnens“ bietet eine umfassende Anleitung zur Entwicklung eines robusten maschinellen rnens (ML) -Systems in Bereichen mit hohem Einsatz wie Gesundheitswesen, Finanzen, Recht und Verteidigung. Die Autoren, Yada Pruksachatkur, Matthew McAteer und Subhabrata Majumder, wollen den Entwicklungsteams einen praktischen Ausgangspunkt bieten, um sichere, zuverlässige, unvoreingenommene und erklärende MLs zu erstellen Modelle. Das Buch ist einzigartig in seiner Betonung der Notwendigkeit, die Entwicklung der Technologie und ihre Auswirkungen auf das menschliche ben und die Gesellschaft zu verstehen, sowie die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Analyse und Bewertung aufkommender Technologien und ihrer sozialen Auswirkungen. Das Buch beginnt mit der Hervorhebung der Herausforderungen bei der Entwicklung vertrauenswürdiger ML-Systeme in realen Anwendungen, in denen die Daten verrauscht, unordentlich und oft feindselig sind. Die Autoren betonen die Notwendigkeit eines integrierten Ansatzes, der über akademische Theorien und Konzepte hinausgeht und einen Plan für den Aufbau vertrauenswürdiger ML-Systeme auf Branchenebene bietet. e argumentieren, dass das Verständnis der der Evolution zugrunde liegenden Technologie und ihrer Auswirkungen auf die menschliche Gesellschaft entscheidend für die Entwicklung eines Überlebenskits für Menschen im Alter von AI und ML ist. Das Buch ist in drei Teile gegliedert.

Autorzy podkreślają znaczenie zrozumienia podstawowej ewolucji technologii i jej wpływu na ludzkie życie i społeczeństwo. Stanowią one również ramy dla budowania osobistych paradygmatów, które można wykorzystać do analizy i oceny pojawiających się technologii oraz ich konsekwencji społecznych. Celem jest opracowanie zestawu ratunkowego dla osób w wieku AI i ML. książka „The Practice of Robust Machine arning” oferuje kompleksowy przewodnik po opracowaniu solidnego systemu uczenia maszynowego (ML) w obszarach o wysokich stawkach, takich jak opieka zdrowotna, finanse, prawo i obrona. Autorzy, Yada Pruksachatkur, Matthew McAteer i Subhabrata Majumder, mają na celu zapewnienie praktycznego punktu wyjścia dla zespołów rozwojowych do tworzenia bezpiecznych, niezawodnych, nieosądzalnych i objaśniających MLs - modeli. Książka jest wyjątkowa w swoim położeniu nacisku na potrzebę zrozumienia ewolucji technologii i jej wpływu na życie i społeczeństwo ludzkie, a także na znaczenie opracowania osobistego paradygmatu do analizy i oceny nowych technologii i ich konsekwencji społecznych. Książka zaczyna się od podkreślenia wyzwań związanych z rozwojem godnych zaufania systemów ML w aplikacjach rzeczywistych, gdzie dane są hałaśliwe, messy i często wrogie. Autorzy podkreślają potrzebę kompleksowego podejścia, które wykracza poza teorie i koncepcje akademickie, zapewniając plan budowania zaufanych systemów ML na poziomie przemysłu. Twierdzą, że zrozumienie podstawowej ewolucji technologii i jej wpływu na społeczeństwo ludzkie ma kluczowe znaczenie dla opracowania zestawu przetrwania dla osób w wieku AI i ML. Książka podzielona jest na trzy części.

המחברים מדגישים את החשיבות של הבנת ההתפתחות הבסיסית של הטכנולוגיה וכיצד היא משפיעה על חיי האדם והחברה. הם גם מספקים מסגרת לבניית פרדיגמות אישיות שיכולות לשמש לניתוח והערכה של טכנולוגיות מתעוררות והשלכותיהן החברתיות. המטרה היא לפתח ערכת הישרדות לאנשים בגילאי אל ואל. אל. הספר The Practice of Rust Machine arning מציע מדריך מקיף לפיתוח מערכת למידת מכונה איתנה (ML) בתחומים בעלי סיכונים גבוהים כגון בריאות, מימון, משפט והגנה. המחברים, יאדה פרוקסאצ 'קור, מת'יו מקאטר וסובהברטה מייג 'ומדר, שואפים לספק נקודת התחלה מעשית לצוותי פיתוח הספר ייחודי בדגש על הצורך להבין את התפתחות הטכנולוגיה ואת השפעתה על חיי האדם והחברה, ועל החשיבות של פיתוח פרדיגמה אישית לניתוח והערכת טכנולוגיות מתפתחות והשלכותיהן החברתיות. הספר מתחיל על ידי הדגשת האתגרים של פיתוח מערכות ML אמינות ביישומים בעולם האמיתי שבו נתונים הם רועשים, מבולגנים, ולעתים קרובות עוינים. המחברים מדגישים את הצורך בגישה מקיפה שמעבר לתיאוריות אקדמיות ומושגים, המספקת תוכנית לבניית מערכות אם-אל אמינות ברמת התעשייה. הם טוענים כי הבנת האבולוציה הבסיסית של הטכנולוגיה והשפעתה על החברה האנושית היא קריטית לפיתוח ערכת הישרדות הספר מחולק לשלושה חלקים.''

Yazarlar, teknolojinin temel evrimini ve insan yaşamını ve toplumu nasıl etkilediğini anlamanın önemini vurgulamaktadır. Ayrıca, ortaya çıkan teknolojileri ve sosyal etkilerini analiz etmek ve değerlendirmek için kullanılabilecek kişisel paradigmalar oluşturmak için bir çerçeve sağlarlar. Amaç, AI ve ML yaşlarındaki insanlar için bir hayatta kalma kiti geliştirmektir. "Sağlam Makine Öğrenimi Uygulaması" kitabı, sağlık, finans, hukuk ve savunma gibi yüksek riskli alanlarda sağlam bir makine öğrenimi (ML) sistemi geliştirmek için kapsamlı bir rehber sunmaktadır. Yazarlar, Yada Pruksachatkur, Matthew McAteer ve Subhabrata Majumder, geliştirme ekiplerinin güvenli, güvenilir, yargılayıcı olmayan ve açıklayıcı ML modelleri oluşturmaları için pratik bir başlangıç noktası sağlamayı amaçlamaktadır. Kitap, teknolojinin evrimini ve insan yaşamı ve toplum üzerindeki etkisini anlama ihtiyacına ve ortaya çıkan teknolojileri ve bunların sosyal sonuçlarını analiz etmek ve değerlendirmek için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemine vurgu yaparak benzersizdir. Kitap, verilerin gürültülü, dağınık ve genellikle düşmanca olduğu gerçek dünya uygulamalarında güvenilir ML sistemleri geliştirmenin zorluklarını vurgulayarak başlıyor. Yazarlar, akademik teorilerin ve kavramların ötesine geçen ve endüstri düzeyinde güvenilir ML sistemleri oluşturmak için bir plan sağlayan kapsamlı bir yaklaşıma duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Teknolojinin altta yatan evrimini ve insan toplumu üzerindeki etkisini anlamanın, AI ve ML yaşlarındaki insanlar için bir hayatta kalma kiti geliştirmek için kritik olduğunu savunuyorlar. Kitap üç bölüme ayrılmıştır.

يؤكد المؤلفون على أهمية فهم التطور الأساسي للتكنولوجيا وكيف تؤثر على حياة الإنسان والمجتمع. كما أنها توفر إطارا لبناء نماذج شخصية يمكن استخدامها لتحليل وتقييم التكنولوجيات الناشئة وآثارها الاجتماعية. الهدف هو تطوير مجموعة أدوات البقاء على قيد الحياة للأشخاص الذين تبلغ أعمارهم AI و ML. يقدم كتاب «ممارسة التعلم الآلي القوي» دليلاً شاملاً لتطوير نظام قوي للتعلم الآلي (ML) في المجالات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية والتمويل والقانون والدفاع. يهدف المؤلفون، Yada Pruksachatkur و Matthew McAteer و Subhabrata Majumder، إلى توفير نقطة انطلاق عملية لفرق التطوير لإنشاء عارضات أزياء ML آمنة وموثوقة وغير قضائية وتفسيرية. الكتاب فريد من نوعه في تأكيده على الحاجة إلى فهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على حياة الإنسان والمجتمع، وأهمية تطوير نموذج شخصي لتحليل وتقييم التكنولوجيات الناشئة وعواقبها الاجتماعية. يبدأ الكتاب بتسليط الضوء على تحديات تطوير أنظمة ML جديرة بالثقة في تطبيقات العالم الحقيقي حيث تكون البيانات صاخبة وفوضوية وغالبًا ما تكون معادية. يؤكد المؤلفون على الحاجة إلى نهج شامل يتجاوز النظريات والمفاهيم الأكاديمية، ويقدم مخططًا لبناء أنظمة ML موثوقة على مستوى الصناعة. يجادلون بأن فهم التطور الأساسي للتكنولوجيا وتأثيرها على المجتمع البشري أمر بالغ الأهمية لتطوير مجموعة أدوات البقاء للأشخاص الذين تتراوح أعمارهم بين الذكاء الاصطناعي و ML. ينقسم الكتاب إلى ثلاثة أجزاء.

저자는 기술의 근본적인 진화를 이해하는 것의 중요성과 그것이 인간의 삶과 사회에 어떤 영향을 미치는지 강조합니다. 또한 새로운 기술과 사회적 영향을 분석하고 평가하는 데 사용할 수있는 개인 패러다임 구축을위한 프레임 워크를 제공합니다. 목표는 AI 및 ML 노인을위한 생존 키트를 개발하는 것입니다. "강력한 기계 학습 실습" 책은 건강 관리, 금융, 법률 및 방어와 같은 고위험 분야에서 강력한 기계 학습 (ML) 시스템 개발에 대한 포괄적 인 가이드를 제공합니다. 저자 Yada Pruksachatkur, Matthew McAteer 및 Subhabrata Majumder는 개발 팀이 안전하고 신뢰할 수 있으며 판단력이없고 설명적인 ML 모델을 만들 수있는 실질적인 출발점을 제공하는 것을 목표로합니다. 이 책은 기술의 진화와 인간의 삶과 사회에 미치는 영향을 이해해야 할 필요성, 그리고 새로운 기술과 그 사회적 결과를 분석하고 평가하기위한 개인적인 패러다임 개발의 중요성을 강조합니다. 이 책은 데이터가 시끄럽고 지저분하며 종종 적대적인 실제 응용 프로그램에서 신뢰할 수있는 ML 시스템 개발의 과제를 강조함으로써 시작됩니다. 저자는 학문적 이론과 개념을 넘어 업계 수준의 신뢰할 수있는 ML 시스템 구축을위한 청사진을 제공하는 포괄적 인 접근 방식의 필요성을 강조합니다. 그들은 기술의 근본적인 진화와 인간 사회에 미치는 영향을 이해하는 것이 AI 및 ML 노인들을위한 생존 키트를 개발하는 데 중요하다고 주장합니다. 이 책은 세 부분으로 나뉩니다.

著者らは、技術の根底にある進化を理解し、それが人間の生活や社会にどのように影響するかを理解することの重要性を強調している。彼らはまた、新興技術とその社会的影響を分析し評価するために使用することができる個人的なパラダイムを構築するためのフレームワークを提供します。その目的は、AIとMLの高齢者のためのサバイバルキットを開発することです。「The Practice of Robust Machine arning」は、医療、金融、法律、防衛などのハイステーク分野における堅牢な機械学習（ML）システムを開発するための包括的なガイドを提供しています。著者のYada Pruksachatkur、 Matthew McAteer、 Subhabrata Majumderは、開発チームが安全で信頼性が高く、判断不能で説明的なMLモデルを作成するための実用的な出発点を提供することを目指しています。この本は、技術の進化とその人間の生活と社会への影響を理解する必要性、そして新興技術とその社会的結果を分析し評価するための個人的パラダイムを開発することの重要性に重点を置いています。本書は、データが騒々しく、乱雑で、しばしば敵対的な現実世界のアプリケーションで信頼できるMLシステムを開発するという課題を強調することから始まります。著者たちは、学術理論や概念を超えた包括的なアプローチの必要性を強調し、業界レベルの信頼できるMLシステムを構築するための青写真を提供している。彼らは、AIとMLの高齢者のためのサバイバルキットを開発するためには、技術の根本的な進化とその人間社会への影響を理解することが不可欠であると主張している。本は3つの部分に分かれています。

作者強調了解技術發展的核心及其如何影響人類生活和社會的重要性。它們還為建立個人範式提供了框架，可用於分析和評估新興技術及其社會影響。目的是為AI和ML齡的人的生存開發一套工具。《可靠機器學習實踐》一書為醫療保健，金融，法律和國防等高風險領域的可靠機器學習（ML）系統的開發提供了全面的指導。作者Yada Pruksachatkur、Matthew McAteer和Subhabrata Majumder試圖為開發團隊創造安全、可靠、公正和可解釋的起點ML模型。這本書之所以獨特，是因為它強調需要了解技術的演變及其對人類生活和社會的影響，以及開發個人範式以分析和評估新興技術及其社會影響的重要性。本書首先著重介紹了在實際應用程序中開發可信的ML系統的挑戰，在這些應用程序中，數據是噪音，混亂且經常是敵對的。作者強調需要一種超越學術理論和概念的綜合方法，為構建值得信賴的行業級ML系統提供藍圖。他們認為，了解技術的潛在發展及其對人類社會的影響，對於開發AI和ML時代的生存工具包至關重要。這本書分為三個部分。