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)

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  • 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

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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

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