T�tulo: Machine Learning Safety (Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms)
Editor: MacMillan
Fecha de publicaci�n: 2023
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 9811968136
ISBN 13: 9789811968136
Encuadernaci�n: Encuadernaci�n de tapa dura
Estado: New

Acerca de

Sinopsis

Machine learning algorithms allow computers to learn without being explicitly programmed. Their application is now spreading to highly sophisticated tasks across multiple domains, such as medical diagnostics or fully autonomous vehicles. While this development holds great potential, it also raises new safety concerns, as machine learning has many specificities that make its behaviour prediction and assessment very different from that for explicitly programmed software systems. This book addresses the main safety concerns with regard to machine learning, including its susceptibility to environmental noise and adversarial attacks. Such vulnerabilities have become a major roadblock to the deployment of machine learning in safety-critical applications. The book presents up-to-date techniques for adversarial attacks, which are used to assess the vulnerabilities of machine learning models; formal verification, which is used to determine if a trained machine learning model is free of vulnerabilities; and adversarial training, which is used to enhance the training process and reduce vulnerabilities.

The book aims to improve readers’ awareness of the potential safety issues regarding machine learning models. In addition, it includes up-to-date techniques for dealing with these issues, equipping readers with not only technical knowledge but also hands-on practical skills.

Acerca del autor

Xiaowei Huang is currently a Reader of Computer Science and Director of the Autonomous Cyber-Physics Systems lab at the University of Liverpool (UoL). His research is concerned with the development of automated verification techniques that ensure the correctness and reliability of intelligent systems. He has published more than 80 papers, primarily in leading conference proceedings and journals in the fields of Artificial Intelligence (e.g. Artificial Intelligence Journal, ACM Transactions on Computational Logics, NeurIPS, AAAI, IJCAI, ECCV), Formal Verification (e.g. CAV, TACAS, and Theoretical Computer Science) and Software Engineering (e.g. IEEE Transactions on Reliability, ICSE and ASE). He has been invited to give talks at several leading conferences, discussing topics related to the safety and security of applying machine learning algorithms to critical applications. He has co-chaired the AAAI and IJCAI workshop series on Artificial Intelligence Safety and been the PI or co-PI ofseveral Dstl (Ministry of Defence, UK), EPSRC and EU H2020 projects. He is the Director of the Autonomous Cyber Physical Systems Lab at Liverpool.

Wenjie Ruan is a Senior Lecturer of Data Science at the University of Exeter, UK. His research interests lie in the adversarial robustness of deep neural networks, and in machine learning and its applications in safety-critical systems, including health data analytics and human-centered computing. His series of research works on Device-free Human Localization and Activity Recognition for Supporting the Independent Living of the Elderly garnered him a Doctoral Thesis Excellence Award from the University of Adelaide, Best Research Poster Award at the 9^th ACM International Workshop on IoT and Cloud Computing, and Best Student Paper Award at the 14^th International Conference on Advanced Data Mining and Applications. He was also the recipient of a prestigious DECRA fellowship from the Australian Research Council. Dr. Ruan has published more than 40 papers in international conference proceedings such as AAAI, IJCAI, SIGIR, WWW, ICDM, UbiComp, CIKM, and ASE. Dr. Ruan has served as a senior PC, PC member or invited reviewer for over 10 international conferences, including IJCAI, AAAI, ICML, NeurIPS, CVPR, ICCV, AAMAS, ECML-PKDD, etc. He is the Director of the Exeter Trustworthy AI Lab at the University of Exeter.

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Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a Majestic Books, 315 Chiswick High Road, W4 4HH, London, ,, United Kingdom, +44 02085704746, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a Majestic Books, 315 Chiswick High Road, W4 4HH, London, ,, United Kingdom, +44 02085704746, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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A la atenci�n de: (Majestic Books, 315 Chiswick High Road, W4 4HH, London, ,, United Kingdom, +44 02085704746)

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