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9789811968136 - Machine Learning Safety (Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms) de Jin, Gaojie; Ruan, Wenjie; Huang, Xiaowei (18 resultados)
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Machine Learning Safety
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsLibrería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Machine Learning Safety
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsLibrería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
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Machine Learning Safety (Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms)
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Machine Learning Safety
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Machine Learning Safety (Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms)
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Machine Learning Safety
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsLibrería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
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Machine Learning Safety
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsLibrería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
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Machine Learning Safety (Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms)
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Machine Learning Safety
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Machine Learning Safety
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Machine Learning Safety (Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms)
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Machine Learning Safety
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Machine Learning Safety
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Machine Learning Safety
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsLibrería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
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Machine Learning Safety (eng)
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Machine Learning Safety
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsIdioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore Apr 2023, 2023
ISBN 10: 9811968136 ISBN 13: 9789811968136
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 340 pp. Englisch.
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Machine Learning Safety
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsIdioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore, 2023
ISBN 10: 9811968136 ISBN 13: 9789811968136
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Provides a comprehensive and thorough investigation on safety concerns regarding machine learningShows readers to identify vulnerabilities in machine learning models and to improve the models in the training processDemonstrates formal verif.
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Machine Learning Safety
Libro 13 de 15: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and AlgorithmsIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Apr 2023, 2023
ISBN 10: 9811968136 ISBN 13: 9789811968136
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 340 pp. Englisch.
