Book Description: Robust Machine Learning Distributed Methods for Safe AI Rachid Guerraoui, Nirupam Gupta, Rafael Pinot 2024 180 Summary: In today's world, machine learning algorithms are increasingly being used in various industries, from healthcare to finance, and their popularity continues to grow. However, as these algorithms become more widespread, the need for robustness and security becomes even more pressing. Robust Machine Learning Distributed Methods for Safe AI addresses this issue by providing a comprehensive guide to developing secure and reliable machine learning algorithms that can withstand threats such as hardware and software bugs, data poisoning, and malicious players. The book begins by introducing the concept of robustness in modern machine learning and its importance in ensuring the survival of humanity in the face of technological advancements. It then delves into the challenges of distributed machine learning, including the potential risks associated with distributing algorithms across multiple machines. The author explains how these risks can compromise the learning process and lead to undesirable outcomes, making it essential to understand the process of technology evolution and its impact on society.

Надежные распределенные методы машинного обучения для безопасного ИИ Рашид Геррауи, Нирупам Гупта, Рафаэль Пино 2024 180 Резюме: В современном мире алгоритмы машинного обучения все чаще используются в различных отраслях, от здравоохранения до финансов, и их популярность продолжает расти. Однако по мере распространения этих алгоритмов потребность в надежности и безопасности становится еще более насущной. Robust Machine arning Distributed Methods for Safe AI решает эту проблему, предоставляя исчерпывающее руководство по разработке безопасных и надежных алгоритмов машинного обучения, способных противостоять таким угрозам, как аппаратные и программные ошибки, отравление данных и вредоносные проигрыватели. Книга начинается с введения концепции устойчивости в современном машинном обучении и её важности в обеспечении выживания человечества перед лицом технологических достижений. Затем он углубляется в проблемы распределенного машинного обучения, включая потенциальные риски, связанные с распределением алгоритмов по нескольким машинам. Автор объясняет, как эти риски могут поставить под угрозу процесс обучения и привести к нежелательным результатам, что делает необходимым понимание процесса эволюции технологий и его влияния на общество.

Méthodes d'apprentissage automatique distribuées fiables pour une IA sûre Rachid Guerraoui, Nirupam Gupta, Rafael Pinault 2024 180 Résumé : Dans le monde actuel, les algorithmes d'apprentissage automatique sont de plus en plus utilisés dans divers secteurs, de la santé à la finance, et leur popularité continue de croître. Cependant, à mesure que ces algorithmes se propagent, le besoin de fiabilité et de sécurité devient encore plus urgent. Robust Machine arning Distributed Methods for Safe AI résout ce problème en fournissant des conseils exhaustifs sur la façon de développer des algorithmes d'apprentissage automatique sûrs et fiables capables de résister à des menaces telles que les erreurs matérielles et logicielles, l'empoisonnement des données et les lecteurs malveillants. livre commence par l'introduction du concept de durabilité dans l'apprentissage automatique moderne et son importance dans la survie de l'humanité face aux progrès technologiques. Il s'intéresse ensuite aux problèmes de l'apprentissage machine distribué, y compris les risques potentiels liés à la distribution des algorithmes sur plusieurs machines. L'auteur explique comment ces risques peuvent compromettre le processus d'apprentissage et conduire à des résultats indésirables, ce qui rend nécessaire de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur la société.

Robustos métodos distribuidos de aprendizaje automático para una IA segura Rashid Gerraoui, Nirupam Gupta, Rafael Pino 2024 180 Resumen: En el mundo actual, los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan cada vez más en diversas industrias, desde la salud hasta las finanzas, y su popularidad sigue creciendo. n embargo, a medida que estos algoritmos se extienden, la necesidad de confiabilidad y seguridad se vuelve aún más urgente. Robust Machine arning Distributed Methods for Safe AI resuelve este problema proporcionando una guía exhaustiva para desarrollar algoritmos de aprendizaje automático seguros y confiables capaces de enfrentar amenazas como errores de hardware y software, envenenamiento de datos y reproductores maliciosos. libro comienza introduciendo el concepto de sostenibilidad en el aprendizaje automático moderno y su importancia para garantizar la supervivencia de la humanidad frente a los avances tecnológicos. Luego se profundiza en los problemas del aprendizaje automático distribuido, incluyendo los riesgos potenciales asociados con la distribución de algoritmos a través de varias máquinas. autor explica cómo estos riesgos pueden comprometer el proceso de aprendizaje y conducir a resultados no deseados, lo que hace necesario comprender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la sociedad.

Affidabili metodi di apprendimento automatico distribuiti per l'intelligenza artificiale sicura Rashid Gerraoui, Nirupam Gupta, Rafael Pinot 2024 180 curriculum: Nel mondo attuale, gli algoritmi di apprendimento automatico sono sempre più utilizzati in diversi settori, dalla sanità alla finanza, e la loro popolarità continua a crescere. Tuttavia, con la diffusione di questi algoritmi, la necessità di affidabilità e sicurezza diventa ancora più urgente. Robust Machine arning Distributed Methods for Safe AI risolve il problema fornendo una guida completa allo sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico sicuri e affidabili in grado di affrontare minacce come errori hardware e software, avvelenamento dei dati e lettori malevoli. Il libro inizia introducendo il concetto di resilienza nell'apprendimento automatico moderno e la sua importanza nel garantire la sopravvivenza dell'umanità di fronte ai progressi tecnologici. Poi si approfondisce sui problemi dell'apprendimento automatico distribuito, inclusi i potenziali rischi associati alla distribuzione degli algoritmi su più macchine. L'autore spiega come questi rischi possano compromettere il processo di apprendimento e portare a risultati indesiderati, rendendo necessario comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sulla società.

Robuste, verteilte Machine-arning-Methoden für sichere KI Rashid Guerraoui, Nirupam Gupta, Rafael Pinot 2024 180 Zusammenfassung: In der heutigen Welt werden Machine-arning-Algorithmen zunehmend in verschiedenen Branchen eingesetzt, vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen, und ihre Popularität nimmt weiter zu. Mit der Verbreitung dieser Algorithmen wird das Bedürfnis nach Zuverlässigkeit und cherheit jedoch noch dringlicher. Robust Machine arning Distributed Methods for Safe AI löst dieses Problem, indem es eine umfassende Anleitung zur Entwicklung sicherer und zuverlässiger Algorithmen für maschinelles rnen bietet, die Bedrohungen wie Hardware- und Softwarefehlern, Datenvergiftungen und bösartigen Playern standhalten können. Das Buch beginnt mit der Einführung des Konzepts der Nachhaltigkeit im modernen maschinellen rnen und seiner Bedeutung für das Überleben der Menschheit angesichts technologischer Fortschritte. Es geht dann tiefer in die Herausforderungen des verteilten maschinellen rnens ein, einschließlich der potenziellen Risiken, die mit der Verteilung von Algorithmen auf mehrere Maschinen verbunden sind. Der Autor erklärt, wie diese Risiken den rnprozess gefährden und zu unerwünschten Ergebnissen führen können, was es notwendig macht, den Prozess der Technologieentwicklung und seine Auswirkungen auf die Gesellschaft zu verstehen.

Russive Distributed Machine arning Methods for Secure AI Rashid Gerraoui, Nirupam Gupta, Rafael Pino 2024 Summary: בעולם של היום, אלגוריתמי למידת מכונה משמשים יותר ויותר בתעשיות מתחום ועד למימון. עם זאת, ככל שהאלגוריתמים מתרבים, הצורך באמינות וביטחון נעשה דחוף עוד יותר. שיטות מבוזרות למידה חסינות עבור AI בטוח פותרת בעיה זו על ידי מתן מדריך מקיף לפיתוח אלגוריתמי למידת מכונה בטוחים ואמינים שיכולים לעמוד באיומים כגון באגים חומרה ותוכנה, הרעלת נתונים, ושחקנים זדוניים. הספר מתחיל עם הקדמה של מושג הקיימות בלמידת מכונה מודרנית וחשיבותו בהבטחת הישרדותה של האנושות לנוכח ההתקדמות הטכנולוגית. לאחר מכן הוא מתעמק בבעיות למידת מכונה מבוזרת, כולל הסיכונים הפוטנציאליים הקשורים בהפצת אלגוריתמים על פני מכונות מרובות. המחבר מסביר כיצד סיכונים אלה עלולים לסכן את תהליך הלמידה ולהוביל לתוצאות לא רצויות, מה שהופך אותו הכרחי כדי להבין את תהליך האבולוציה הטכנולוגית ואת השפעתה על החברה.''

Güvenli AI için Sağlam Dağıtılmış Makine Öğrenme Yöntemleri Rashid Gerraoui, Nirupam Gupta, Rafael Pino 2024 180 Özet: Günümüz dünyasında, makine öğrenme algoritmaları sağlık hizmetlerinden finansmana kadar değişen sektörlerde giderek daha fazla kullanılmaktadır ve popülerlikleri artmaya devam etmektedir. Bununla birlikte, bu algoritmalar çoğaldıkça, güvenilirlik ve güvenlik ihtiyacı daha da acil hale gelir. Sağlam Makine arning Güvenli için Dağıtılmış Yöntemler AI, donanım ve yazılım hataları, veri zehirlenmesi ve kötü niyetli oyuncular gibi tehditlere dayanabilecek güvenli ve güvenilir makine öğrenme algoritmaları geliştirmek için kapsamlı bir kılavuz sağlayarak bu sorunu çözer. Kitap, modern makine öğreniminde sürdürülebilirlik kavramının tanıtılması ve teknolojik gelişmeler karşısında insanlığın hayatta kalmasını sağlamadaki önemi ile başlıyor. Daha sonra, birden fazla makineye algoritmaların dağıtılmasıyla ilgili potansiyel riskler de dahil olmak üzere dağıtılmış makine öğrenme problemlerini inceler. Yazar, bu risklerin öğrenme sürecini nasıl tehlikeye atabileceğini ve istenmeyen sonuçlara yol açabileceğini açıklıyor; bu da teknoloji evrimi sürecini ve toplum üzerindeki etkisini anlamayı gerekli kılıyor.

طرق التعلم الآلي الموزعة القوية للذكاء الاصطناعي الآمن راشد جراوي، نيروبام جوبتا، رافائيل بينو 2024 180 ملخص: في عالم اليوم، يتم استخدام خوارزميات التعلم الآلي بشكل متزايد في صناعات تتراوح من الرعاية الصحية إلى التمويل، وتستمر شعبيتها في النمو. ومع انتشار هذه الخوارزميات، تصبح الحاجة إلى الموثوقية والأمن أكثر إلحاحًا. تحل طرق التعلم الآلي القوية الموزعة للذكاء الاصطناعي الآمن هذه المشكلة من خلال توفير دليل شامل لتطوير خوارزميات تعلم آلي آمنة وموثوقة يمكنها تحمل التهديدات مثل أخطاء الأجهزة والبرامج وتسمم البيانات واللاعبين الضارين. يبدأ الكتاب بإدخال مفهوم الاستدامة في التعلم الآلي الحديث وأهميته في ضمان بقاء البشرية في مواجهة التقدم التكنولوجي. ثم يتعمق في مشاكل التعلم الآلي الموزعة، بما في ذلك المخاطر المحتملة المرتبطة بتوزيع الخوارزميات عبر آلات متعددة. يشرح المؤلف كيف يمكن لهذه المخاطر أن تعرض عملية التعلم للخطر وتؤدي إلى نتائج غير مرغوب فيها، مما يجعل من الضروري فهم عملية تطور التكنولوجيا وتأثيرها على المجتمع.

보안 AI Rashid Gerraoui, Nirupam Gupta, Rafael Pino 2024 요약: 오늘날 세계에서 머신 러닝 알고리즘은 건강 관리에서 금융에 이르기까지 다양한 산업에서 점점 더 많이 사용되고 있으며 인기는 계속 높아지고 있습니다. 그러나 이러한 알고리즘이 확산됨에 따라 신뢰성과 보안의 필요성이 더욱 시급 해집니다. Safe AI를위한 강력한 머신 러닝 분산 방법은 하드웨어 및 소프트웨어 버그, 데이터 중독 및 악성 플레이어와 같은 위협을 견딜 수있는 안전하고 안정적인 머신 러닝 알고리즘 개발에 대한 포괄적 인 안내서를 제공함으로써이 문제를 해결합니다 이 책은 현대 기계 학습에서 지속 가능성 개념의 도입과 기술 발전에 직면 한 인류의 생존을 보장하는 데있어 중요성으로 시작됩니다. 그런 다음 여러 시스템에 알고리즘을 분배하는 것과 관련된 잠재적 위험을 포함하여 분산 머신 러닝 문제를 탐구합니다. 저자는 이러한 위험이 어떻게 학습 과정을 위태롭게하고 바람직하지 않은 결과를 초래할 수 있는지 설명하여 기술 진화 과정과 사회에 미치는 영향을 이해해야합니다.

Secure AI Rashid Gerraoui、 Nirupam Gupta、 Rafael Pino 2024 180の堅牢な分散型機械学習方法の概要：今日の世界では、機械学習アルゴリズムは医療から金融まで幅広い分野で使用されており、その人気は高まっています。しかし、これらのアルゴリズムが増大するにつれて、信頼性とセキュリティの必要性はさらに急務になります。安全なAIのための強力な機械学習分散法は、ハードウェアやソフトウェアのバグ、データ中毒、悪意のあるプレーヤーなどの脅威に耐える安全で信頼性の高い機械学習アルゴリズムを開発するための包括的なガイドを提供することによって、この問題を解決します。この本は、現代の機械学習における持続可能性の概念の導入と、技術の進歩に直面して人類の生存を確保する上での重要性から始まります。次に、複数のマシンにアルゴリズムを配布することに関連する潜在的なリスクを含む、分散型機械学習の問題を掘り下げます。これらのリスクがどのように学習プロセスを危険にさらし、望ましくない結果につながるのかを説明しています。

Rashid Guerraoui、Nirupam Gupta、Raphael Pino 2024 180簡歷：在當今世界，機器學習算法越來越多地用於從醫療保健到金融的各種行業，其受歡迎程度不斷提高。但是，隨著這些算法的傳播，對可靠性和安全性的需求變得更加迫切。Robust Machine arning Distributed Methods for Safe AI通過提供詳盡的指南來開發能夠應對硬件和軟件錯誤、數據中毒和惡意播放器等威脅的安全可靠的機器學習算法來解決這一問題。本書首先介紹了現代機器學習中的可持續性概念及其在面對技術進步時確保人類生存的重要性。然後深入研究分布式機器學習的問題，包括將算法分配給多臺機器的潛在風險。作者解釋了這些風險如何會損害學習過程並導致不良結果，因此有必要了解技術的演變過程及其對社會的影響。