資料詳細

  • 1 件中、 1 件目

【図書】 実践ＸＡＩ〈説明可能なＡＩ〉

機械学習の予測を説明するためのＰｙｔｈｏｎコーディング -- ｉｍｐｒｅｓｓ　ｔｏｐ　ｇｅａｒ --
Ｐｒａｄｅｅｐｔａ　Ｍｉｓｈｒａ ／著, クイープ ／訳   -- インプレス -- ２０２３．６ -- ２４ｃｍ -- ２２，２９５ｐ

資料詳細

タイトル 実践ＸＡＩ〈説明可能なＡＩ〉
副書名 機械学習の予測を説明するためのＰｙｔｈｏｎコーディング
シリーズ名 ｉｍｐｒｅｓｓ　ｔｏｐ　ｇｅａｒ
著者名等 Ｐｒａｄｅｅｐｔａ　Ｍｉｓｈｒａ ／著, クイープ ／訳  
出版 インプレス ２０２３．６
大きさ等 ２４ｃｍ ２２，２９５ｐ
分類 007.13
件名 人工知能
注記 原タイトル：Ｐｒａｃｔｉｃａｌ　Ｅｘｐｌａｉｎａｂｌｅ　ＡＩ　Ｕｓｉｎｇ　Ｐｙｔｈｏｎ
注記 索引あり
著者紹介 【Ｐｒａｄｅｅｐｔａ　Ｍｉｓｈｒａ】Ｌ＆Ｔ　Ｉｎｆｏｔｅｃｈ（ＬＴＩ）のＨｅａｄ　ｏｆ　ＡＩ　Ｄａｔａ　Ｐｒｏｄｕｃｔｓであり、データ製品用のＡＩ機能の構築において、データサイエンティストと数理言語学、機械学習、ディープラーニングのエキスパートからなるグループを率いている。（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）
要旨 ビジネス上の意思決定につながる機械学習の予測には、解釈・説明が求められます。そこで、そうした解釈・説明を行うための手法を紹介します。実際にＬＩＭＥ、ＳＨＡＰ、Ｓｋａｔｅｒ、ＥＬＩ５といった種々のＰｙｔｈｏｎライブラリを使い、モデルがなぜそのように予測するのかを探っていきます。予測モデルとして、線形・非線形モデルのほか、アンサンブルモデル、時系列モデル、自然言語処理、ディープラーニング、コンピュータビジョンを取り上げます。本書は解釈・説明のための方法を包括的に取り上げており、機械学習を実際の現場で活用する方にぜひ手に取っていただきたい一冊です。
目次 第１章　モデルの説明可能性と解釈可能性；第２章　ＡＩの倫理、偏見、信頼性；第３章　線形モデルの説明可能性；第４章　非線形モデルの説明可能性；第５章　アンサンブルモデルの説明可能性；第６章　時系列モデルの説明可能性；第７章　自然言語処理の説明可能性；第８章　Ｗｈａｔ‐Ｉｆシナリオを使ったモデルの公平性；第９章　ディープラーニングモデルの説明可能性；第１０章　ＸＡＩモデルの反実仮想説明；第１１章　機械学習での対比的説明；第１２章　予測不変性の特定によるモデル不可知の説明；第１３章　ルールベースのエキスパートシステムでのモデルの説明可能性；第１４章　コンピュータビジョンでのモデルの説明可能性
ISBN(13)、ISBN 978-4-295-01655-7　　 4-295-01655-1
書誌番号 1122062427
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1122062427

ページの先頭へ

所蔵

所蔵は 3 件です。現在の予約件数は 0 件です。

所蔵館 所蔵場所 別置 請求記号 資料区分 状態 取扱 資料コード
中央 ４階自然科学 Map 情報科学 007.1 一般書 利用可 - 2074833520 iLisvirtual
港南 公開 007.1 一般書 貸出中 - 2075742145 iLisvirtual
金沢 公開 Map 情報科学 007.1 一般書 利用可 - 2075742153 iLisvirtual

ページの先頭へ