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書名

カズオ・イシグロ読本　その深淵を暴く　　　　

著者名 別冊宝島編集部／編
出版者 宝島社
出版年月 2017.12

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1 元町3012861005930/ｲ/図書室12B一般図書一般貸出在庫　  ○
2 曙9013026209930/ｲ/図書室14B一般図書一般貸出在庫　  ○

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書誌詳細

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タイトルコード 1008001223191
書誌種別 図書
書名 カズオ・イシグロ読本　その深淵を暴く　　　　
書名ヨミ カズオ イシグロ ドクホン　
著者名 別冊宝島編集部／編
著者名ヨミ ベッサツ タカラジマ ヘンシュウブ
出版者 宝島社
出版年月 2017.12
ページ数 167p
大きさ 19cm
分類記号 930.278
分類記号 930.278
ISBN 4-8002-7939-2
内容紹介 2017年10月、ノーベル文学賞を受賞したカズオ・イシグロ。インタビュー資料や文芸評論から彼の来歴を明らかにするほか、「日の名残り」「忘れられた巨人」など全作品を読み解く。
個人件名 Ishiguro Kazuo
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
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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
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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)


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