AI 倫理

機器學習預測模型完整實戰:從建構到倫理實踐

全面深入探討機器學習預測模型的完整生命週期,從商業目標定義、技術選型、資料準備與前處理,到監督式與非監督式學習演算法應用、模型評估指標選擇、交叉驗證技術實踐,以及 AI 倫理議題的深度剖析。透過豐富的 Python 程式碼範例、評估指標實作與最佳實踐分享,協助讀者建構高品質且符合倫理規範的預測模型,涵蓋模型公平性、偏見檢測與緩解、隱私保護、演算法透明度等關鍵議題。