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

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

3,960円(本体 3,600円+税10%)

品種名
書籍
発売日
2023/6/20
ページ数
320
サイズ
B5変形判
著者
Pradeepta Mishra 著/株式会社クイープ 訳
ISBN
9784295016557

機械学習の予測についてより的確に説明しよう

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ていきます。Pythonライブラリを使って、線形・非線形・時系列モデルやアンサンブルモデルを解釈・説明する方法を解説。自然言語処理、ディープラーニング、エキスパートシステム、コンピュータービジョンについても焦点を当てています。本書は、解釈・説明のためのさまざまな方法を包括的に取り上げており、機械学習を実際に活用しようとする方にぜひ手に取っていただきたい一冊です。

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著者紹介

■著者プロフィール
Pradeepta Mishra
インドを拠点とする多国籍企業のITサービス兼コンサルティング会社L&T InfotechのAIデータプロダクト部門上席。
データサイエンティスト、計算言語学エキスパート、機械学習・深層学習のエキスパートからなる大規模なグループを率いる。
以前には、Analytics India Magazineの「India's Top - 40 Under 40 DataScientists」に選出された。
また、データサイエンスやAIに関する500以上の技術講演を、さまざまな大学や技術機関、コミュニティなどで行う。

ページイメージ

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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

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