随着人工智能在医学、法律和国防等高风险领域的使用越来越多，大批组织花费了大量时间和金钱来使ML模型值得信赖。许多关于这一主题的书都深入探讨了一些理论和概念。本指南提供了一个实用的起点，帮助开发团队生成安全、更健壮、更少偏见和更容易解释的模型。作者YadaPruksachatkun、MatthewMcAteer和Subhabrata(Subho)Majumdar将学术文献中的最佳实践转化为管理数据集和将模型转化为构建行业级可信ML系统的蓝图。有了这本书，工程师和数据科学家将为在嘈杂、混乱且经常充满敌意的世界中的可信机器学习应用奠定了有效的基础。