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《工程師實驗》一書教讀者如何使用實驗方法改進工程系統。實驗是在真實的生產系統上運行的，所以它們需要高效且謹慎地完成。這本書告訴你如何去做。工程師實驗:從A/B測試到貝葉斯優化是一個用于評估新特征和微調參數的技術工具箱。您將從深入研究A /B測試等方法開始，然后過渡到用于衡量金融和社交媒體等行業性能的先進技術。學習如何評估您對系統所做的更改，并確保您的測試不會影響收入或其他業務指標。完成后，你將能夠在生產環境中無縫部署實驗，同時避免常見的陷阱。 《工程師實驗》大致分為三部分:引言(第1章)、實驗方法(第2-6章)和適用于所有方法的信息(第7章和第8章)。 第1章鼓勵實驗，描述它如何與其他工程實踐相結合，并介紹業務指標。 第2章解釋A/B測試和實驗的基本原理。 第3章展示了如何使用多臂匪徒加速A/B測試。 第4章主要討論數值參數系統，并介紹了響應面的思想。 第5章使用了一個多臂賭博機來優化那些需要頻繁測量指標的特殊情況下的參數。 第6章將響應面和多臂土匪的概念結合到一種稱為貝葉斯優化的方法中。 第7章將更深入地討論業務指標。 第8章警告讀者在實驗中常見的陷阱，并討論緩解措施。

過去的十年見證了人工智能和機器學習(AI/ML)技術的廣泛采用。

然而，由于缺乏對其廣泛實施的監督，導致了有害的結果，而這些結果本可以通過適當的監督避免。在我們認識到AI/ML的真正好處之前，從業者必須了解如何減輕其風險。本書描述了負責任的人工智能，這是一種基于風險管理、網絡安全、數據隱私和應用社會科學的最佳實踐，用于改進AI/ML技術、業務流程和文化能力的整體方法。這是一項雄心勃勃的事業，需要各種各樣的人才、經驗和視角。需要招募數據科學家和非技術監督人員，并授權他們審計和評估高影響力的AI/ML系統。作者Patrick Hall為新一代審計師和評估人員創建了本指南，他們希望讓AI系統更好地為組織、消費者和廣大公眾服務。

• 學習如何創建一個成功的、有影響力的負責任的人工智能實踐
• 獲取采用人工智能技術的現有標準、法律和評估指南
• 看看公司現有的角色是如何演變為包含負責任的人工智能的
• 研究實施負責任人工智能的商業最佳實踐和建議
• 在系統開發的所有階段學習負責任的人工智能的技術方法

如今，機器學習(ML)是人工智能(AI)中最具商業可行性的子學科。ML系統被用于在就業、保釋、假釋、貸款和世界各地的許多其他應用中做出高風險決策。在企業環境中，ML系統用于組織的所有部分——從面向消費者的產品到員工評估、后臺辦公自動化等等。事實上，過去十年帶來了ML技術的廣泛采用。但它也證明了ML會給運營商和消費者帶來風險。不幸的是，就像幾乎所有其他技術一樣，ML可能會失敗——無論是由于無意的誤用還是故意的濫用。截至目前，人工智能事件數據庫伙伴關系擁有超過1000份關于算法歧視、數據隱私侵犯、訓練數據安全漏洞和其他有害故障的公開報告。在組織和公眾能夠意識到這項令人興奮的技術的真正好處之前，必須減輕這些風險。直到今天，這仍然需要人們的行動——不僅僅是技術人員。解決復雜的ML技術帶來的各種風險需要不同的人才、經驗和觀點。這種整合了技術實踐、業務流程和文化能力的整體風險緩解方法，正被稱為負責任的人工智能。

讀完本書，讀者將了解負責任人工智能的文化能力、業務流程和技術實踐。本書分為三個部分，呼應負責任人工智能的每個主要方面。本書的每一部分都進一步分成幾章，討論特定的主題和案例。雖然本書仍在規劃和編寫中，但《面向高風險應用的機器學習》將以介紹這個主題開始，然后進入第1部分。下面是本書的初步提綱。

第1部分:人類的觸覺——負責任的機器學習的文化能力

第一部分針對的是組織文化在更廣泛的負責任人工智能實踐中的重要性。第一部分第一章的計劃涉及呼吁停止快速前進和破壞事物，重點是眾所周知的AI系統故障以及相關的詞匯和案例。第2章將分析消費者保護法、風險管理模型，以及其他指導方針、教訓和案例，這些對人工智能組織和系統中培養問責制很重要。第3章將探討團隊、組織結構和人工智能評估器的概念。第4章將討論人類與AI系統進行有意義交互的重要性，第5章將詳細介紹傳統組織約束之外的重要工作方式，如抗議、數據新聞和白帽黑客。

第2部分:為成功做準備——負責任的機器學習的組織過程關注點

第二部分將介紹負責任的人工智能過程。它將從第6章開始，探索組織策略和過程如何影響人工智能系統的公平性，以及令人吃驚的公平性缺失。第7章將概述人工智能系統的常見隱私和安全政策。第8章將考慮管理在美國部署人工智能的現有和未來法律和法規。第9章將強調AI系統的模型風險管理的重要性，但也指出了一些缺點。最后，第10章的藍圖是討論在未來負責任的人工智能采用的背景下，企業如何聽取過去對社會和環境責任的呼吁。

第三部分: 增強人類信任和理解的技術方法

第三部分的議程涵蓋了負責任人工智能的新興技術生態系統。第11章將介紹實驗設計的重要科學，以及當代數據科學家如何在很大程度上忽視了它。第12章將總結提高人工智能透明度的兩種主要技術:可解釋的機器學習模型和事后可解釋的人工智能(XAI)。第13章計劃深入探討機器學習模型的偏差測試和補救的世界，并應該解決傳統的和緊急的方法。第14章將介紹ML算法和AI系統的安全性，第15章將結束第3部分，廣泛討論AI系統的安全性和性能測試，有時也稱為模型調試。

數據工程在過去十年中發展迅速，許多軟件工程師、數據科學家和分析師都在尋找這種實踐的全面觀點。通過這本實用的書，您將學習如何通過評估數據工程生命周期框架中可用的最佳技術來規劃和構建系統，以滿足您的組織和客戶的需求。 作者Joe Reis和Matt Housley將向您介紹數據工程的整個生命周期，并向您展示如何將各種云技術結合起來，以滿足下游數據消費者的需求。您將了解如何應用數據生成、攝取、編制、轉換、存儲和治理的概念，這些概念在任何數據環境中都是至關重要的，而不管底層技術是什么。

//www.oreilly.com/library/view/fundamentals-of-data/9781098108298/ 這本書將幫助你:

獲得整個數據工程領域的簡明概述使用端到端最佳實踐框架評估數據工程問題在選擇數據技術、架構和流程時，要避開營銷炒作使用數據工程生命周期來設計和構建一個魯棒的架構跨數據工程生命周期合并數據治理和安全性

在過去的十年里，特別是在過去的三年里，隱私已經成為與用戶聯系并消費他們數據的企業的首要和中心。無論是保護數據免受黑客攻擊和入侵，遵守復雜的法規，避免內部員工濫用數據，還是以可衡量的方式解決廣泛的隱私問題，隱私正成為一個重大挑戰，而不是一個利他的業余項目。

具有重大跨職能職責的技術領導必須平衡項目交付和跟蹤，并需要實踐技能和技術來實現隱私。本書將基于我在這方面的十多年經驗提供這樣的技巧。我不得不在有限的環境下匆忙創建隱私和安全程序，修復過去的錯誤，同時與一個既封閉又自主的團隊合作。

這本書將教你通過幫助建立一個數據分類和目錄來將隱私嵌入到你的數據中，開發數據共享技術，這樣你就可以在不損害用戶隱私的情況下進行創新，創建刪除和模糊數據的機制，從法律和技術隱私的角度進行隱私審查，等等。

總而言之，這本書將為領導者們提供他們可以用來建立一個更適合他們公司的隱私程序的技巧，而不是那些價格不菲的現成的一刀切的產品。這些技能將幫助領導者與工程、數據科學、平臺開發等團隊建立聯系，從而使數據隱私成為共同的目標。從那些曾經在那里工作過幾次的人那里獲得這些見解的好處，應該會使這本書成為一個有價值的資源。

為了人性化隱私的概念和海量數據背后的人類，這本書還將提供一系列故事和現實事件的分析，并將它們與有關數據隱私的決策聯系起來。

在數據隱私問題上,你將學習如何:

• 根據隱私風險對數據進行分類
• 構建技術工具來編目和發現系統中的數據
• 通過技術隱私控制共享數據，以衡量重新識別風險
• 實現技術隱私架構來刪除數據
• 為數據導出建立技術能力，以滿足法律要求，如數據主題資產請求(DSAR)
• 建立技術隱私審查程序，以幫助加快法律隱私影響評估(PIA)
• 設計一個同意管理平臺(CMP)來獲取用戶同意
• 實現安全工具來幫助優化隱私

數據隱私教你設計、開發和衡量隱私程序的有效性。您將從作者尼桑特·巴賈利亞(Nishant Bhajaria)那里學習，他是業界知名的專家，曾在谷歌、Netflix和Uber公司監管隱私。隱私的術語和法律要求都用清晰、無術語的語言解釋。本書對業務需求的不斷了解將幫助您權衡利弊，并確保您的用戶隱私可以在不增加時間和資源成本的情況下得到改善。

//www.manning.com/books/data-privacy

美國衛生與公眾服務部發布了其人工智能手冊，以提供有關可信賴人工智能的高級信息以及在其典型生命周期中部署人工智能的指導。

該手冊旨在指導HHS領導層圍繞TAI制定政策，并評估與AI投資相關的風險，同時也強調了項目和項目經理如何恰當地將其納入，在構建AI解決方案之前與團隊合作，監督項目的整個生命周期，并降低風險。

該手冊沒有鞏固正式的政策或標準，而是為人工智能的采用描繪了一個大致的框架，以推廣白宮的人工智能原則，集中相關的聯邦和非聯邦資源，并為人工智能的整個生命周期和未來的使用設置一個智能采用的框架。

該手冊強調了應在“人工智能項目的所有階段”應用的六條原則，呼吁衛生與公眾服務部把握好人工智能公平、公正、透明、可解釋、負責任、健壯、可靠、安全、保護隱私。

從這些原則出發，該手冊著眼于整個人工智能生命周期，從啟動和概念到部署和運營維護，以強調如何將這些原則應用于人工智能采用的常見和關鍵步驟。

該手冊提供了生命周期各個階段的各種用例，以說明如何在設計解決方案和評估模型風險因素等步驟中應用這些原則。這些用例包括自動化醫療文檔處理、用于醫療賬單欺詐檢測的人工智能、用于客戶服務的聊天機器人等。

有了該手冊，HHS 將在 2022 年專注于圍繞人工智能的進一步合作和對話。其中包括：

• 培養 HHS AI 實踐社區
• 為 HHS 人員舉辦進一步的 AI 午餐和學習課程
• 成立 HHS AI 委員會以執行 HHS AI 戰略
• 根據需要擴展劇本以促進道德和值得信賴的人工智能
• 開發 AI 用例清單

工業人工智能 (AI) 是人工智能在工業中的應用，是第四次工業革命中價值創造的主要貢獻者。人工智能正被嵌入到廣泛的應用程序中，幫助組織獲得顯著的利益，并使他們能夠改變向市場提供價值的方式。

? 本文檔為支持人工智能的工業物聯網系統的開發、培訓、文檔編制、通信、集成、部署和操作提供指導和幫助。它面向來自 IT 和運營技術 (OT)、來自多個學科的業務和技術的決策者，包括業務決策者、產品經理、系統工程師、用例設計師、系統架構師、組件架構師、開發人員、集成商和系統操作員。

該文檔圍繞 IIC 工業互聯網參考架構中的架構觀點構建，即業務、使用、功能和實施觀點。該文件討論了推動人工智能采用的商業和價值創造考慮因素。它還詳細闡述了人工智能的使用、工業用例以及與之相關的道德、隱私、偏見、安全、勞工影響和社會問題。在技術方面，該文檔描述了與 AI 相關的架構、功能和數據注意事項，并討論了各種實施注意事項，例如性能、可靠性、數據屬性和安全性?。

人工智能的采用將在行業中加速。鑒于計算能力的快速增長、可用于訓練的數據的更廣泛可用性以及算法的日益復雜，人工智能技術將繼續發展。當前的 IT 標準和最佳實踐必須不斷發展，以解決 AI 本身的獨特特征以及與 IIoT 系統的安全性、可靠性和彈性相關的具體考慮因素。此外，人工智能技術的日益成熟將幫助人們認識到它的好處遠遠超過它的風險。 AI 標準生態系統也將繼續發展，例如 ISO/IEC JTC 1/SC42 正在進行的標準工作，為 JTC 1、IEC 和 ISO 委員會制定 AI 標準提供指導。

基于這些趨勢，毫無疑問，人工智能將繼續推動技術和功能上的可能性，因此預期合理的事情將同樣發展。對技術的態度和對其使用的商業期望也將繼續發展。

未來，我們可以期待使用人工智能技術成為常態，而不是例外，考慮到這項技術的社會效益，“不使用人工智能”最終可能會成為不負責任的做法。

Python Book為任何與數據打交道但沒有編程經驗的人提供了學習Python的基本入門指南。作者是一位經驗豐富的數據科學家和Python程序員，他向讀者展示了如何使用Python進行數據分析、探索、清理和討論。讀者將了解Python語言中哪些內容對數據分析很重要，以及為什么重要。

Python Book為讀者提供了全面全面的Python介紹，它既簡單到對初學者來說是理想的，又深刻到對那些更有經驗的人來說是有用的。這本書幫助初出乍到的程序員在閱讀過程中逐漸提高他們的技能，并始終理解他們所涉及的內容以及為什么它是有用的。Python被谷歌、Facebook、Instagram、Spotify等大公司使用，在未來的幾年里，它將繼續成為編程領域的中心。

包含了Python編程主題的深入討論，如變量，等式和比較，元組和字典數據類型，while和for循環，以及if語句，讀者還將學習:

• 如何使用非常有用的Python編程庫，包括Pandas和Matplotlib
• 如何編寫Python函數和類
• 如何編寫和使用Python腳本
• 在Python中處理不同的數據類型

完美的統計學家，計算機科學家，軟件程序員，和從業人員在私營行業和醫學，Python書也將對任何上述領域的學生感興趣。因為它假設沒有編程經驗或知識，所以這本書非常適合那些使用數據工作并希望學習使用Python來增強他們工作的人。

機器學習是關于基于數據的學習、推理和行動。這是通過構建計算機程序來完成的，這些程序可以處理數據，提取有用的信息，對未知屬性做出預測，并建議采取的行動或做出的決定。將數據分析變成機器學習的原因是，這個過程是自動化的，計算機程序是從數據中學習的。這意味著使用通用計算機程序，這些程序根據觀察到的所謂訓練數據自動調整程序的設置，以適應特定的應用程序環境。因此可以說，機器學習是一種通過實例編程的方式。機器學習的美妙之處在于，數據所代表的內容是非常隨意的，我們可以設計出適用于不同領域的廣泛實際應用的通用方法。我們通過下面的一系列例子來說明這一點。上述“通用計算機程序”是指數據的數學模型。也就是說，當我們開發和描述不同的機器學習方法時，我們使用的是數學語言。數學模型描述了與觀測數據對應的相關數量或變量與感興趣的屬性(如預測、動作等)之間的關系。因此，模型是數據的緊湊表示，以精確的數學形式捕捉我們正在研究的現象的關鍵屬性。使用哪個模型通常由機器學習工程師在查看可用數據時產生的見解和從業者對問題的總體理解來指導。在實踐中實現該方法時，將該數學模型轉換為可在計算機上執行的代碼。然而，要理解計算機程序的實際作用，了解其基礎數學也很重要。

這本書的目的是介紹監督機器學習，而不需要在該領域的任何經驗。我們既關注基礎的數學，也關注實踐方面。本書是教科書，不是參考書，也不是編程手冊。因此，它只包含一個仔細(但全面)的監督機器學習方法的選擇，而沒有編程代碼。現在有許多精彩和證據確鑿的代碼包可用,我們深信,在很好地理解數學和內部運行的方法。在這本書中，我們從統計學的角度來討論方法的統計特性。因此，它需要一些統計和概率論的知識，以及微積分和線性代數。我們希望，從頭到尾閱讀這本書將給讀者一個良好的起點，作為一個機器學習工程師工作和/或繼續在該學科的進一步研究。下圖說明了章節之間的主要依賴關系。特別是在第二、三、四章中討論了最基本的主題，我們建議讀者先閱讀這些章節，然后再閱讀后面包含更高級的主題的章節(第5-9章)。第10章超越了機器學習的監督設置，第11章關注于設計一個成功的機器學習解決方案的一些更實際的方面，比前幾章的技術性更少。最后，第十二章(由David Sumpter撰寫)討論了現代機器學習的某些倫理方面。

通過機器學習的實際操作指南深入挖掘數據

機器學習: 為開發人員和技術專業人員提供實踐指導和全編碼的工作示例，用于開發人員和技術專業人員使用的最常見的機器學習技術。這本書包含了每一個ML變體的詳細分析，解釋了它是如何工作的，以及如何在特定的行業中使用它，允許讀者在閱讀過程中將所介紹的技術融入到他們自己的工作中。機器學習的一個核心內容是對數據準備的強烈關注，對各種類型的學習算法的全面探索說明了適當的工具如何能夠幫助任何開發人員從現有數據中提取信息和見解。這本書包括一個完整的補充教師的材料，以方便在課堂上使用，使這一資源有用的學生和作為一個專業的參考。

機器學習的核心是一種基于數學和算法的技術，它是歷史數據挖掘和現代大數據科學的基礎。對大數據的科學分析需要機器學習的工作知識，它根據從訓練數據中獲得的已知屬性形成預測。機器學習是一個容易理解的，全面的指導，為非數學家，提供明確的指導，讓讀者:

• 學習機器學習的語言，包括Hadoop、Mahout和Weka
• 了解決策樹、貝葉斯網絡和人工神經網絡
• 實現關聯規則、實時和批量學習
• 為安全、有效和高效的機器學習制定戰略計劃

通過學習構建一個可以從數據中學習的系統，讀者可以在各個行業中增加他們的效用。機器學習是深度數據分析和可視化的核心，隨著企業發現隱藏在現有數據中的金礦，這一領域的需求越來越大。對于涉及數據科學的技術專業人員，機器學習:為開發人員和技術專業人員提供深入挖掘所需的技能和技術。