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資料情報
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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 |
図書情報館 | 1310651359 | 007.1/タ/ | 2階図書室 | WORK-416 | 一般図書 | 貸出禁止 | 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 |
1008001796880 |
書誌種別 |
図書 |
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 |
書名ヨミ |
カイシャク カノウ ナ エーアイ |
著者名 |
Ajay Thampi/著
|
著者名ヨミ |
Ajay Thampi |
著者名 |
松田 晃一/訳 |
著者名ヨミ |
マツダ コウイチ |
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 |
分類記号 |
007.13
|
分類記号 |
007.13
|
ISBN |
4-8399-8365-9 |
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。 |
件名 |
機械学習、人工知能 |
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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