Машинное обучение. Как построить надежные модели искусственного интеллекта; Астана иностранная пресса ТОО, 2026

Это практическое руководство по созданию устойчивых, безопасных и понятных ML-систем. Авторы рассматривают ключевые аспекты разработки надежных моделей: от выявления уязвимостей и предвзятости до оценки прозрачности алгоритмов, защиты от атак и управления долговыми обязательствами в ML-проекте.

Книга помогает понять, как действуют современные подходы к честности, интерпретируемости и безопасности, и показывает, как применять их в реальных условиях — там, где модели сталкиваются с изменчивой средой, шумными данными и человеческими сценариями использования.

Смотри также о книге.