隨著人工智能在醫(yī)學、法律和國防等高風險領域的使用越來越多，大批組織花費了大量時間和金錢來使ML模型值得信賴。許多關于這一主題的書都深入探討了一些理論和概念。本指南提供了一個實用的起點，幫助開發(fā)團隊生成安全、更健壯、更少偏見和更容易解釋的模型。作者YadaPruksachatkun、MatthewMcAteer和Subhabrata(Subho)Majumdar將學術文獻中的最佳實踐轉化為管理數(shù)據(jù)集和將模型轉化為構建行業(yè)級可信ML系統(tǒng)的藍圖。有了這本書，工程師和數(shù)據(jù)科學家將為在嘈雜、混亂且經(jīng)常充滿敵意的世界中的可信機器學習應用奠定了有效的基礎。