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書誌情報

書名

まちのモト ひとと場所から生まれる 第22号   

著者名 カゼソラ/編集・ライティング
出版者 札幌市中央区
出版年月 2019.2


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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 中央図書館0180411423KR291.5/マ/222階郷土111B郷土資料貸出禁止在庫   ×
2 中央図書館0180411431K291.5/マ/222階郷土108B郷土資料一般貸出在庫  
3 山の手7013012674K291/マ/22郷土30郷土資料一般貸出在庫  
4 9013105219K291/マ/22行政資料1B郷土資料一般貸出在庫  
5 図書情報館1310334832291.1/マ/1階図書室002郷土資料貸出禁止在庫   ×

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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 1008001351201
書誌種別 図書
書名 まちのモト ひとと場所から生まれる 第22号   
書名ヨミ マチ ノ モト 
著者名 カゼソラ/編集・ライティング
著者名ヨミ カゼソラ
出版者 札幌市中央区
出版年月 2019.2
ページ数 18p
大きさ 26cm
分類記号 291.15 211.5
分類記号 291.15 211.5
内容紹介 特集 外で遊ぼう
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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