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
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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 Programming）
マイナビ出版, 2023.9
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カイシャク カノウ ナ AI : キカイ ガクシュウ モデル ノ カイシャク シュホウ オ ジッセンテキ ニ リカイ スル
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原タイトル:Interpretable AI
Description and Table of Contents
Description
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。
Table of Contents
- 第１部 解釈可能性の基礎（はじめに；ホワイトボックスモデル）
- 第２部 モデルの処理の解釈（モデルに依存しない方法：大域的な解釈可能性；モデルに依存しない方法：局所的な解釈可能性；顕著性マップ）
- 第３部 モデルの表現の解釈（層とユニットを理解する；意味的な類似性を理解する）
- 第４部 公平性とバイアス（公平性とバイアスの軽減；説明可能なＡＩへの道）
- Ａｐｐｅｎｄｉｘ 巻末付録（セットアップを行う；ＰｙＴｏｒｃｈ；日本語版付録 日本語を扱う）
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