<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Пруксачаткун Яда; Макатир Мэтью; Маджумдар Субхабрата &#8212; Knigausa Bookstore: Russian Books</title>
	<atom:link href="https://knigausa.com/%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D1%80/%d0%bf%d1%80%d1%83%d0%ba%d1%81%d0%b0%d1%87%d0%b0%d1%82%d0%ba%d1%83%d0%bd-%d1%8f%d0%b4%d0%b0-%d0%bc%d0%b0%d0%ba%d0%b0%d1%82%d0%b8%d1%80-%d0%bc%d1%8d%d1%82%d1%8c%d1%8e-%d0%bc%d0%b0%d0%b4%d0%b6%d1%83/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://knigausa.com</link>
	<description>Just another WordPress site</description>
	<lastBuildDate>Fri, 03 Apr 2026 16:45:01 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.7.5</generator>
	<item>
		<title>Машинное обучение. Как построить надежные модели искусственного интеллекта</title>
		<link>https://knigausa.com/product/%d0%bc%d0%b0%d1%88%d0%b8%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b5-%d0%be%d0%b1%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%ba%d0%b0%d0%ba-%d0%bf%d0%be%d1%81%d1%82%d1%80%d0%be%d0%b8%d1%82%d1%8c-%d0%bd%d0%b0%d0%b4%d0%b5/</link>
					<comments>https://knigausa.com/product/%d0%bc%d0%b0%d1%88%d0%b8%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b5-%d0%be%d0%b1%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%ba%d0%b0%d0%ba-%d0%bf%d0%be%d1%81%d1%82%d1%80%d0%be%d0%b8%d1%82%d1%8c-%d0%bd%d0%b0%d0%b4%d0%b5/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Aleksandr Malyshev]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 10 Mar 2026 12:04:29 +0000</pubDate>
				<guid isPermaLink="false">https://knigausa.com/product/%d0%bc%d0%b0%d1%88%d0%b8%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b5-%d0%be%d0%b1%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%ba%d0%b0%d0%ba-%d0%bf%d0%be%d1%81%d1%82%d1%80%d0%be%d0%b8%d1%82%d1%8c-%d0%bd%d0%b0%d0%b4%d0%b5/</guid>

					<description><![CDATA[«Машинное обучение. Как построить надежные модели искусственного интеллекта»В этом руководстве по созданию безопасных и надежных моделей машинного обучения рассматриваются все решения — от стандартных до самых современных. Издание станет незаменимой базой знаний для разработчиков, стремящихся выпускать качественные приложения в условиях непредсказуемой среды.Что внутри:* методы объяснения моделей машинного обучения и их результатов заинтересованным сторонам;* выявление и устранение проблем с честностью и конфиденциальностью в машинном обучении;* разработка надежных систем, защищенных от вредоносных атак;* важные системные аспекты, включая управление задолженностью по трастам и выявление препятствий для машинного обучения, требующих вмешательства человека.Книга обобщает передовой опыт и помогает превратить сложные теории в практические инструменты для создания систем машинного обучения. Вы сможете построить модель, которая будет отвечать актуальным требованиям не только цифрового, но и реального мира.Об авторахЯда ПРУКСАЧАТКУН — специалист по машинному обучению в компании Infinitus. Занималась прикладными исследованиями в Amazon, возглавляла первый NLP-проект в медицине в стартапе ASAPP. Изучала методы трансферного обучения в NLP в магистратуре Нью-Йоркского университета.Мэтью МАКАТИР — специалист по машинному обучению в Formic Labs. Основатель компании 5cube Labs, которая ведет более 100 ML-проектов. Занимался вероятностным программированием в команде TensorFlow в Google, сотрудничал с исследовательской компанией Generally Intelligent по разработке универсального ИИ.Субхабрата МАДЖУМДАР — специалист по машинному обучению в Twitch. Создал базу знаний об ошибках систем машинного обучения AI Vulnerability Database, основал НКО Bias Buccaneers, которая занимается аудитом предвзятости алгоритмов. Получил степень магистра статистики и кандидата наук в Университете Миннесоты. Отзыв«Эта книга читается легко, потому что в ней нет надменного академизма и пустых обещаний. Все просто, честно и по делу: авторы показывают, как технологии могут быть не только мощными, но и безопасными. Благодаря приведенным примерам начинаешь внимательнее смотреть на процессы, с которыми работаешь каждый день. Книга дает ощущение уверенности, помогает не бояться ИИ, а понимать, как им управлять с головой и пользой». — Ирина Мельникова, разработчик и ведущая тренингов в области ИИ и маркетинга, лектор курса по ИИ в МГИМО]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>«Машинное обучение. Как построить надежные модели искусственного интеллекта»В этом руководстве по созданию безопасных и надежных моделей машинного обучения рассматриваются все решения — от стандартных до самых современных. Издание станет незаменимой базой знаний для разработчиков, стремящихся выпускать качественные приложения в условиях непредсказуемой среды.Что внутри:* методы объяснения моделей машинного обучения и их результатов заинтересованным сторонам;* выявление и устранение проблем с честностью и конфиденциальностью в машинном обучении;* разработка надежных систем, защищенных от вредоносных атак;* важные системные аспекты, включая управление задолженностью по трастам и выявление препятствий для машинного обучения, требующих вмешательства человека.Книга обобщает передовой опыт и помогает превратить сложные теории в практические инструменты для создания систем машинного обучения. Вы сможете построить модель, которая будет отвечать актуальным требованиям не только цифрового, но и реального мира.Об авторахЯда ПРУКСАЧАТКУН — специалист по машинному обучению в компании Infinitus. Занималась прикладными исследованиями в Amazon, возглавляла первый NLP-проект в медицине в стартапе ASAPP. Изучала методы трансферного обучения в NLP в магистратуре Нью-Йоркского университета.Мэтью МАКАТИР — специалист по машинному обучению в Formic Labs. Основатель компании 5cube Labs, которая ведет более 100 ML-проектов. Занимался вероятностным программированием в команде TensorFlow в Google, сотрудничал с исследовательской компанией Generally Intelligent по разработке универсального ИИ.Субхабрата МАДЖУМДАР — специалист по машинному обучению в Twitch. Создал базу знаний об ошибках систем машинного обучения AI Vulnerability Database, основал НКО Bias Buccaneers, которая занимается аудитом предвзятости алгоритмов. Получил степень магистра статистики и кандидата наук в Университете Миннесоты. Отзыв«Эта книга читается легко, потому что в ней нет надменного академизма и пустых обещаний. Все просто, честно и по делу: авторы показывают, как технологии могут быть не только мощными, но и безопасными. Благодаря приведенным примерам начинаешь внимательнее смотреть на процессы, с которыми работаешь каждый день. Книга дает ощущение уверенности, помогает не бояться ИИ, а понимать, как им управлять с головой и пользой». — Ирина Мельникова, разработчик и ведущая тренингов в области ИИ и маркетинга, лектор курса по ИИ в МГИМО</p>
]]></content:encoded>
					
					<wfw:commentRss>https://knigausa.com/product/%d0%bc%d0%b0%d1%88%d0%b8%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b5-%d0%be%d0%b1%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%ba%d0%b0%d0%ba-%d0%bf%d0%be%d1%81%d1%82%d1%80%d0%be%d0%b8%d1%82%d1%8c-%d0%bd%d0%b0%d0%b4%d0%b5/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
		<post-id xmlns="com-wordpress:feed-additions:1">1968652</post-id>	</item>
	</channel>
</rss>
