Книга представляет собой комплексное руководство по применению искусствен-ного интеллекта и машинного обучения (ИИ/ML) с целью снижения рисков для современного бизнеса, связанного с использованием этих технологий. Рассмот-рены основы управления рисками и компьютерной безопасности, нормативные акты, ответственность за качество продуктов, основанных на ML, а также объяс-нимые модели и методы их проверки, включая новый фреймворк управления рисками NIST AI. Читателю предложен углубленный взгляд на программирова-ние с использованием Python и подробными примерами для структурированных и неструктурированных данных. Особое внимание уделяется объяснимым бус-тинговым машинам, библиотеке XGBoost и методам повышения качества моде-лей ML. Представлены основанные на реальном опыте советы о том, как органи-зовать успешную работу с приложениями высокого риска. Приведены практиче-ские примеры, иллюстрирующие важность и сложность внедрения ML в различ-ных отраслях.