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
- タイトル別名
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Interpretable AI : building explainable machine learning systems
解釈可能なAI
- タイトル読み
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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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内容説明・目次
内容説明
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。
目次
- 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)
「BOOKデータベース」 より