解釈可能なAI 機械学習モデルの解釈手法を実践的に理解する (Compass Booksシリーズ)
- マイナビ出版 (2023年9月19日発売)
- Amazon.co.jp ・本 (368ページ)
- / ISBN・EAN: 9784839983659
作品紹介・あらすじ
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。【Contents】第1部 解釈可能性の基礎 第1章はじめに 第2章ホワイトボックスモデル第2部 モデルの処理の解釈 第3章 モデルに依存しない方法:大域的な解釈可能性 第4章モデルに依存しない方法:局所的な解釈可能性 第5章顕著性マップ第3部 モデル表現の解釈 第6章層とユニットを理解する189 第7章意味的な類似性を理解する第4部 公平性とバイアス 第8章公平性とバイアスの軽減 第9章説明可能なAIへの道Appendix 付録A セットアップを行う 付録B PyTorch 付録C 日本語版付録日本語を扱う
感想・レビュー・書評
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【書誌情報】
解釈可能なAI――機械学習モデルの解釈手法を実践的に理解する
原題:Interpretable AI:Building Explainable Machine Learning Systems
著者:Ajay Thampi
訳者:松田晃一
定価:4,983円
B5変:368ページ
ISBN:978-4-8399-83659
発売日:2023年09月19日
シリーズ名:Compass Booksシリーズ
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。
本書の第7章では、英語を対象とした、テキストからの特徴量の抽出を扱っています。日本語版には、この処理を日本語に適用する方法を解説した『付録C 日本語版付録 日本語を扱う』を収録しています。
https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=139963
【Contents】
第1部 解釈可能性の基礎
第1章はじめに
第2章ホワイトボックスモデル
第2部 モデルの処理の解釈
第3章 モデルに依存しない方法:大域的な解釈可能性
第4章 モデルに依存しない方法:局所的な解釈可能性
第5章 顕著性マップ
第3部 モデルの表現の解釈
第6章 層とユニットを理解する
第7章 意味的な類似性を理解する
第4部 公平性とバイアス
第8章 公平性とバイアスの軽減
第9章 説明可能なAIへの道
Appendix
付録A セットアップを行う
付録B PyTorch
付録C 日本語版付録日本語を扱う