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(ジッセンエックスエーアイ セツメイカノウナエーアイ キカイガクシュウノヨソクヲセツメイスルタメノパイソンコーディング)

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。