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書誌情報

書名

過ぎ去りし日々の光  下 ハヤカワ文庫 SF  

著者名 アーサー・C.クラーク/著   スティーヴン・バクスター/著   冬川 亘/訳
出版者 早川書房
出版年月 2000.12


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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 西岡5011576419933.7/クラ/2書庫文庫一般図書一般貸出在庫  

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2023
007.13 007.13
機械学習 人工知能

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1001001251508
書誌種別 図書
書名 過ぎ去りし日々の光  下 ハヤカワ文庫 SF  
書名ヨミ スギサリシ ヒビ ノ ヒカリ 
著者名 アーサー・C.クラーク/著
著者名ヨミ アーサー C クラーク
著者名 スティーヴン・バクスター/著
著者名ヨミ スティーヴン バクスター
著者名 冬川 亘/訳
著者名ヨミ フユカワ ワタル
出版者 早川書房
出版年月 2000.12
ページ数 331p
大きさ 16cm
分類記号 933.7
分類記号 933.7
ISBN 4-15-011339-4
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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