XAI (説明可能な AI) --そのとき人工知能はどう考えたのか?(エックスエーアイ セツメイカノウナエーアイ ソノトキジンコウチノウハドウカンガエタノカ)
- 著者:
- 大坪 直樹/中江 俊博/深沢 祐太/豊岡 祥/坂元 哲平/佐藤 誠(オオツボ ナオキ/ナカエ トシヒロ/フカサワ ユウタ/トヨオカ ショウ/サカモト テッペイ/サトウ マコト)
- 出版社:
- リックテレコム
- 出版日:
- 2021年07月05日頃
- ISBN:
- 9784865942927
- 価格:
- ¥2,860
- 在庫:
- 1
- 判型:
- 単行本
書籍紹介
◆ 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。
第 1 部■課題設定
第 1 章 AI になぜ「説明」が必要か?
第 2 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 3 部■実践指南
第 6 章 LIME による表形式データの局所説明
第 7 章 LIME と Grad-CAM による画像データの局所説明
第 8 章 LIME と Integrated Gradients によるテキスト分類の局所説明
第 9 章 SHAP による局所的・大局的説明と応用
第 10 章 ELI5 、 PDPbox 、 Skater による大局説明
第 11 章 LIME 、 SHAP の苦手シーンと解決策
第 4 部■将来展望
第 12 章 業務で求められる説明力
第 13 章 これからの XAI
付録 環境構築の手順
言及の推移
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