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所蔵数 1 在庫数 1 予約数 0

書誌情報サマリ

書名

高リスク分野のための機械学習　

著者名 Patrick Hall／著
著者名ヨミ Patrick Hall
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2025.9

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書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1009952373645
書誌種別 和図書（一般）
著者名 Patrick Hall／著 　 James Curtis／著 　 Parul Pandey／著 　 高江洲 勲／訳 　 伊東 道明／訳 　 園田 道夫／訳 　 北條 孝佳／訳 　 石川 太一／訳
著者名ヨミ Patrick Hall　James Curtis　Parul Pandey　タカエス イサオ　イトウ ミチアキ　ソノダ ミチオ　ホウジョウ タカヨシ　イシカワ タイチ
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2025.9
ページ数 32,439p
大きさ 24cm
ISBN 4-8144-0127-7
分類記号 007.13
分類記号 007.13
書名 高リスク分野のための機械学習　
書名ヨミ コウリスク ブンヤ ノ タメ ノ キカイ ガクシュウ
副書名 責任あるAI構築のための実践アプローチ
副書名ヨミ セキニン アル エーアイ コウチク ノ タメ ノ ジッセン アプローチ
内容紹介 金融、医療、司法など、人々の生活に重大な影響を及ぼす「高リスク」な領域に機械学習を適用する際に生じるリスクを管理し、信頼できるシステムを構築するための理論と実践的なアプローチを、豊富な事例とともに解説する。
著者紹介 BNH.AIの主任科学者で、フォーチュン500企業および最先端のスタートアップ企業に対してAIリスクに関する助言を行う。

(他の紹介)内容紹介 本書は、機械学習モデルがもたらす重大なリスクを軽減し、責任あるＡＩ運用を実現するための実践ガイドです。特に「高リスク」な意思決定が行われる分野、たとえば生体認証による識別、重要インフラの管理、教育、雇用、公共および民間の必須サービス、法執行、移民および国境管理、刑事司法、そして民主的プロセスなどにおける事例を重視しています。本書は三部構成となっており、第１部では実践的なアプリケーションの観点から主要な問題を論じ、第２部で構造化および非構造化データの観点からトピックをさらに深掘りし、実装上の課題や分析手法を具体的に検討します。第３部では現実世界の高リスクな事例をもとに、成功のための実践的な助言を提示します。説明可能性、安全性、バイアス、プライバシーなどの課題に対し、Ｐｙｔｈｏｎベースの実践的ツールを活用した具体的対策を提供し、実務者が主体的にリスクを管理できる指針を提供します。
(他の紹介)目次 第１部　ＡＩリスクマネジメントの理論と実践的応用（現代の機械学習におけるリスク管理
解釈可能性と説明可能性
機械学習システムの安全性と性能の検証
機械学習におけるバイアスの管理
機械学習のセキュリティ）
第２部　ＡＩリスクマネジメントの実践（説明可能なブースティング・マシンおよびＸＧＢｏｏｓｔの説明
ＰｙＴｏｒｃｈを用いた画像分類器の説明
ＸＧＢｏｏｓｔモデルの選択とデバッグ
ＰｙＴｏｒｃｈ画像分類器のデバッグ
ＸＧＢｏｏｓｔによるバイアスのテストと修正
ＸＧＢｏｏｓｔのレッドチーム演習）
第３部　結論（高リスクの機械学習で成功する方法）


目次


内容細目

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