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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 | 1310209786 | 493.76/フ/ | 2階図書室 | LIFE-263 | 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 |
1008001262072 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
ねこはみんなアスペルガー症候群 |
| 書名ヨミ |
ネコ ワ ミンナ アスペルガー ショウコウグン |
| 著者名 |
キャシー・フープマン/著
|
| 著者名ヨミ |
キャシー フープマン |
| 著者名 |
牧野 恵/訳 |
| 著者名ヨミ |
マキノ メグミ |
| 出版者 |
スペクトラム出版社
|
| 出版年月 |
2016.11 |
| ページ数 |
71p |
| 大きさ |
20×20cm |
| 分類記号 |
493.76
|
| 件名 |
アスペルガー症候群、ねこ(猫)-写真集 |
| 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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