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書名

とうふ　　　なるほどたべものサイエンス　　

出版者 鈴木出版
出版年月 1994.9

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No. 所蔵館 資料番号 請求記号 配架場所 所蔵棚番号 資料種別 帯出区分 状態 付録 貸出
1 中央図書館0111278271J61/ﾅ/書庫２児童書一般貸出在庫　  ○
2 山の手7012149162J60/ﾅ/図書室J01b児童書一般貸出在庫　  ○
3 北区民2112113218J61/ﾅ/図書室児童書一般貸出在庫　  ○
4 東区民3112120740J60/ﾅ/図書室児童書一般貸出在庫　  ○
5 白石区民4112176070J61/ﾅ/図書室児童書一般貸出在庫　  ○
6 豊平区民5112183826J61/ﾄ/図書室児童書一般貸出在庫　  ○
7 西区民7112233445J60/ﾅ/図書室児童書一般貸出在庫　  ○

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書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1001000836592
書誌種別 図書
書名 とうふ　　　なるほどたべものサイエンス　　
書名ヨミ トウフ　
出版者 鈴木出版
出版年月 1994.9
ページ数 35p
大きさ 27cm
分類記号 619.6
分類記号 619.6
ISBN 4-7902-6056-9
内容紹介 おいしくて栄養満点、ヘルシーで安価。今や世界的な健康食品となった豆腐がどのように作られるのか、町と豆腐やさんを訪ねました。豆腐の栄養や料理法にもふれています。
件名 豆腐
言語区分 日本語

(他の紹介)内容紹介 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。
(他の紹介)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）
(他の紹介)著者紹介 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)


内容細目表

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