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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| 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 | 0180878225 | KR291.038/A51/22 | 書庫6 | | 郷土資料 | 貸出禁止 | 在庫 | |
× |
関連資料
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マーガレット・レイ ハンス・アウグスト・レイ WILLこども知育研究所
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1008001650953 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
BLUEMAP 札幌市豊平区 住居表示地番対照住宅地図 202201 |
| 書名ヨミ |
ブルーマップ サッポロシ トヨヒラク |
| 著者名 |
ゼンリン札幌営業所/[企画制作]
|
| 著者名ヨミ |
ゼンリン サッポロ エイギョウショ |
| 出版者 |
ゼンリン
|
| 出版年月 |
2022.1 |
| ページ数 |
12,107,107,167,2p |
| 大きさ |
39cm |
| 分類記号 |
291.038
291.15
|
| 分類記号 |
291.038
291.15
|
| 件名 |
札幌市-地図 |
| 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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