Maschinelles Lernen für Hochrisikoanwendungen

Das Buch ist ein umfassendes Handbuch zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (KI/ML) mit dem Ziel, die Risiken für moderne Unternehmen, die mit diesen Technologien verbunden sind, zu verringern. Es werden die Grundlagen des Risikomanagements und der Computersicherheit, gesetzliche Vorschriften, die Verantwortung für die Qualität von ML-basierten Produkten sowie erklärbare Modelle und Methoden zu ihrer Überprüfung behandelt, einschließlich des neuen NIST AI-Risikomanagementrahmens. Der Leser erhält einen vertieften Einblick in die Programmierung mit Python und detaillierte Beispiele für strukturierte und unstrukturierte Daten. Besonderes Augenmerk liegt auf erklärbaren Boosting-Maschinen, der XGBoost-Bibliothek und Methoden zur Verbesserung der Qualität von ML-Modellen. Es werden praxisnahe Tipps gegeben, wie man erfolgreich mit Hochrisikoanwendungen arbeitet. Praktische Beispiele verdeutlichen die Bedeutung und Komplexität der Implementierung von ML in verschiedenen Branchen.