9789811968136 - machine learning safety (artificial intelligence: foundations, theory, and algorithms) de jin, gaojie; ruan, wenjie; huang, xiaowei (18 resultados)
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Editorial: Springer, 2023
Serie: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms, Libro 13 de 15. Libro 13 de 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Editorial: MacMillan, 2023
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Editorial: Springer, 2023
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Editorial: Springer, 2023
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Editorial: Springer, 2023
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Editorial: Springer, 2023
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Editorial: Springer, Springer, 2023
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Buch. 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 develo…pment 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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Editorial: Springer, 2023
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Editorial: Springer, 2023
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Editorial: Springer Nature Singapore Apr 2023, 2023
Serie: Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms, Libro 13 de 15. Libro 13 de 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Buch. 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. W…hile 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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Editorial: Springer Nature Singapore, 2023
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Condición: 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 processDe…monstrates formal verif.
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Editorial: Springer, Springer Apr 2023, 2023
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Buch. 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.
