Masinõpe. Kuidas ehitada usaldusväärseid tehisintellekti mudeleid

See on praktiline juhend vastupidavate, turvaliste ja arusaadavate ML-süsteemide loomiseks. Autorid käsitlevad usaldusväärsete mudelite arendamise võtmeaspekte: alates haavatavuste ja kallutatusest kuni algoritmide läbipaistvuse hindamise, rünnakute kaitsmise ja võlgade haldamiseni ML-projektis.
Raamat aitab mõista, kuidas toimivad kaasaegsed lähenemisviisid aususele, tõlgendatavusele ja turvalisusele, ning näitab, kuidas neid rakendada reaalsetes tingimustes — seal, kus mudelid kohtuvad muutliku keskkonna, mürarikka teabe ja inimeste kasutusstsenaariumitega.