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  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2021/07/05
  • 出版社: リックテレコム
  • サイズ:24cm/247p
  • 利用対象:一般
  • ISBN:978-4-86594-292-7

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専門書

紙の本

XAI〈説明可能なAI〉 そのとき人工知能はどう考えたのか? (AI/Data Science実務選書)

著者 大坪 直樹 (共著),中江 俊博 (共著),深沢 祐太 (共著),豊岡 祥 (共著),坂元 哲平 (共著),佐藤 誠 (共著),五十嵐 健太 (共著),市原 大暉 (共著),堀内 新吾 (共著)

AIの出す推論結果に理由や根拠を示す技術、XAI〈説明可能なAI〉について、背景から代表的な技術までを体系的に解説。PythonのXAIライブラリLIME、SHAPなどの...

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XAI〈説明可能なAI〉 そのとき人工知能はどう考えたのか? (AI/Data Science実務選書)

税込 2,860 26pt

XAI(説明可能なAI)

税込 2,750 25pt

XAI(説明可能なAI)

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商品説明

AIの出す推論結果に理由や根拠を示す技術、XAI〈説明可能なAI〉について、背景から代表的な技術までを体系的に解説。PythonのXAIライブラリLIME、SHAPなどの使いこなしを手引きする。【「TRC MARC」の商品解説】

◆AIの説明責任を果たす ◆
◆◆手法とツールを解説◆◆

AIが出した答について「なぜ?」「どうして、そうなるの?」と問われた開発者は、絶句するほかありません。そこを機械に任せるための機械学習なのですから、「黙って信じてください」と頼みますか?

この難問に対し、人間が納得できそうな理由や根拠を示す技術が「説明可能なAI」(eXplainable AI:XAI)です。本書では、実際にどのような「説明」が必要とされ、また、可能なのかを丁寧に解説。代表的なXAI技術の概要を紹介し、PythonのXAIライブラリLIMEやSHAP等の使いこなしを手引き。AIの業務適用で迫られる「公平性・説明責任・透明性」という3 つの要求に備えます。【商品解説】

目次

  • 第Ⅰ部■課題設定
  • 第1章 AIになぜ「説明」が必要か?
  • 第Ⅱ部■基礎知識
  • 第2章 「説明可能なAI」の概要
  • 第3章 XAIの活用方法
  • 第4章 様々なXAI技術
  • 第5章 XAIライブラリの評価・選定
  • 第Ⅲ部■実践指南

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評価内訳

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2021/07/31 19:20

投稿元:ブクログ

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