降低机器学习管道中的灾难风险

机器学习（ML）流程涉及数据、模型及其实现之间复杂的相互关系——每个环节都有各自的风险，可能对解决方案的有效性和盈利能力产生不利影响。本课程将系统介绍这些风险的来源及其有效应对方法。 课程首先全面探讨流程中的数据部分，包括数据隐私、数据漂移等问题，并讲解如何从理论和实践层面缓解这些问题。随后，你将了解与机器学习模型相关的各类问题，例如偏差、安全性以及对抗性攻击。最后，课程还将介绍当今存在的若干替代性人工智能范式，包括因果AI、联邦学习和生成式AI等。 深入理解潜在问题的发生位置，是数据工程师或数据科学家掌握机器学习知识的关键组成部分。从职业发展的角度看，本课程内容有助于开发者在构建机器学习流程时有效应对实际面临的风险。