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書誌情報サマリ

書名

解釈可能なAI　機械学習モデルの解釈手法を実践的に理解する 　(Compass Programming)

著者名 Ajay Thampi／著 松田晃一／訳
出版者 マイナビ出版
出版年月 2023.9
請求記号 0071/00746/

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1 鶴舞0238342455一般和書２階開架パソコン在庫 

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書誌詳細

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請求記号 0071/00746/
書名 解釈可能なAI　機械学習モデルの解釈手法を実践的に理解する 　(Compass Programming)
著者名 Ajay Thampi／著 　 松田晃一／訳
出版者 マイナビ出版
出版年月 2023.9
ページ数 12,355p
大きさ 24cm
シリーズ名 Compass Programming
ISBN 978-4-8399-8365-9
原書名 原タイトル:Interpretable AI
分類 00713
一般件名 機械学習 　 人工知能
書誌種別 一般和書
内容紹介 機械学習モデルがどのように動作し、その結果が生成されるのかを解釈する手法をPythonによる実装とともに説明する。AIシステムを動かすモデルの解釈可能性を高め、説明可能なAIへの道を開く解説書。
タイトルコード 1002310043867

要旨 ＡＩモデルの透明性と解釈可能性、そして説明可能性の追求は、エラーやバイアスを最小限に抑え、予測結果の信頼性・公平性を高め「責任あるＡＩ」を実現するために重要な分野です。本書では、線形回帰や決定木などのシンプルなホワイトボックスモデルから、深層ニューラルネットワークなどのようなブラックボックスモデルまで、その解釈手法とＰｙｔｈｏｎによる実装を解説。「どのように動作し、予測に至ったのか」に答え、モデルを「解釈可能」にするためのアプローチを網羅的に扱い、そして更に「なぜ、この予測をしたのか」に答え「説明可能なＡＩ」に至るための道を示しています。
目次 第１部　解釈可能性の基礎（はじめに
ホワイトボックスモデル）
第２部　モデルの処理の解釈（モデルに依存しない方法：大域的な解釈可能性
モデルに依存しない方法：局所的な解釈可能性
顕著性マップ）
第３部　モデルの表現の解釈（層とユニットを理解する
意味的な類似性を理解する）
第４部　公平性とバイアス（公平性とバイアスの軽減
説明可能なＡＩへの道）
Ａｐｐｅｎｄｉｘ　巻末付録（セットアップを行う
ＰｙＴｏｒｃｈ
日本語版付録　日本語を扱う）
著者情報 Ｔｈａｍｐｉ，Ａｊａｙ
　機械学習に強いバックグラウンドを持っており、博士号は信号処理と機械学習がテーマ。強化学習、凸最適化、５Ｇセルラーネットワークに適用される古典的な機械学習技術をテーマに、主要なカンファレンスやジャーナルで論文を発表している。現在は、大手テック企業で主に責任あるＡＩと公平性を専門に機械学習エンジニアとして活躍しており、マイクロソフトのリードデータサイエンティストとして、製造業、小売業、金融業など様々な業界の顧客に対して、複雑なＡＩソリューションをデプロイする仕事を担当した経験を持つ(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


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