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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 |
中央図書館 | 0180769069 | KR536/ﾊ/ | ２階郷土 | 118B | 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 |
1008001558455 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
JR全車両大図鑑 |
| 書名ヨミ |
ジェーアール ゼンシャリョウ ダイズカン |
| 著者名 |
原口 隆行／編著
|
| 著者名ヨミ |
ハラグチ タカユキ |
| 著者名 |
井上 廣和／写真 |
| 著者名ヨミ |
イノウエ ヒロカズ |
| 版表示 |
最新版 改訂第2版 |
| 出版者 |
世界文化社
|
| 出版年月 |
2021.2 |
| ページ数 |
231p |
| 大きさ |
26cm |
| 分類記号 |
536
|
| 分類記号 |
536
|
| ISBN |
4-418-20221-8 |
| 内容紹介 |
新幹線から普通車、機関車、事業用車まで、JR7社の現役全車両を一挙掲載した鉄道車両大図鑑。新幹線をはじめとする人気の特急車両については、車両写真と解説に加え詳細な列車データと代表的な編成表を記載する。 |
| 著者紹介 |
1938年東京生まれ。凸版印刷株式会社に入社。在職中より『鉄道ジャーナル』『旅と鉄道』などに寄稿を始め、フリーになる。著書に「日本の路面電車」「鉄道唱歌の旅東海道線今昔」など。 |
| 件名 |
鉄道車両 |
| 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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