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
- 著作者名：Ajay Thampi
- 翻訳者名：松田晃一
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- 書籍：4,983円
- 電子版：4,983円
- B5変：368ページ
- ISBN：978-4-8399-83659
- 発売日：2023年09月19日
- シリーズ名：Compass Booksシリーズ
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内容紹介
AIシステムを動かすモデルの解釈可能性を高め、説明可能なAIへの道を開く
『Interpretable AI：Building Explainable Machine Learning Systems』（Ajay Thampi／Manning）の日本語版。
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。
【日本語版特別付録】
本書の第7章では、英語を対象とした、テキストからの特徴量の抽出を扱っています。
日本語版には、この処理を日本語に適用する方法を解説した『付録C 日本語版付録 日本語を扱う』を収録しています。
【Contents】
第1部 解釈可能性の基礎
第1章はじめに
第2章ホワイトボックスモデル
第2部 モデルの処理の解釈
第3章 モデルに依存しない方法：大域的な解釈可能性
第4章 モデルに依存しない方法：局所的な解釈可能性
第5章 顕著性マップ
第3部 モデルの表現の解釈
第6章 層とユニットを理解する
第7章 意味的な類似性を理解する
第4部 公平性とバイアス
第8章 公平性とバイアスの軽減
第9章 説明可能なAIへの道
Appendix
付録A セットアップを行う
付録B PyTorch
付録C 日本語版付録日本語を扱う
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備考
Ajay Thampi（著者）
信号処理と機械学習をテーマに博士号を取得し、強化学習、凸最適化、5Gセルラーネットワークに適用される古典的な機械学習技術をテーマに主要なカンファレンスやジャーナルで論文を発表している。現在は大手テック企業にて「責任あるAI」と公平性を専門に機械学習エンジニアとして活躍。マイクロソフトのリードデータサイエンティストとして、製造業、小売業、金融業など様々な業界の顧客に対して、複雑なAIソリューションをデプロイする仕事を担当した経験を持つ。
松田晃一（翻訳者）
博士（工学、東京大学）。石川県羽咋市生まれ。『宇宙船ビーグル号の冒険』を読み、絵描きではなく、コンピュータの道へ。海（海水浴）と温泉を好む。HCI/AR/VR/UX、画像処理・認識、機械学習、エッセーの執筆、技術書、SF、一般書の翻訳などに興味を持つ。最近立ち上げたPython の講義が（自分では）結構良く構成でき、再構成し書籍化を考えている。PAW^2（メタバース）の開発に携わり、オープンソースのm3py ライブラリの開発を行っている。著書に『Python ライブラリの使い方～ GUI から機械学習プログラミングまで』、『p5.js プログラミングガイド改訂版』（カットシステム)、『学生のためのPython』（東京電機大学出版局)、『WebGL Programming Guide』（Addison-Welsley Professional）など、訳書に『Web API デザイン・パターン』、『機械学習エンジニアリング』、『プログラミングのための数学』、『データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング』（マイナビ出版）、『生成Deep Learning』、『詳解OpenCV3』、『コンピュータビジョンのための実践機械学習』（オライリー・ジャパン）、『デザインのためのデザイン』（ピアソン桐原）などがある。
目次
第1部 解釈可能性の基礎第1章 はじめに
1.1 Diagnostics+のAI―AIシステムの一例
1.2 機械学習システムの種類
1.3 Diagnostics+のAIを構築する
1.4 Diagnostics+のAIの問題点
1.5 Diagnostics+のAIシステムを堅牢にする
1.6 解釈可能性と説明可能性
1.7 本書で何を学ぶのか？
1.8 まとめ
第2章 ホワイトボックスモデル
2.1 ホワイトボックスモデル
2.2 Diagnostics+―糖尿病の進行度
2.3 線形回帰
2.4 決定木
2.5 一般化加法モデル（GAM）
2.6 ブラックボックスモデルとは
2.7 まとめ
第2部 モデルの処理の解釈
第3章 モデルに依存しない方法：大域的な解釈可能性
3.1 高校生の成績予測器
3.2 アンサンブルツリー
3.3 ランダムフォレストを解釈する
3.4 モデルに依存しない方法：大域的な解釈可能性
3.5 まとめ
第4章 モデルに依存しない方法：局所的な解釈可能性
4.1 Diagnostics+のAI：乳がん診断
4.2 探索的データ分析
4.3 深層ニューラルネットワーク
4.4 DNNを解釈する
4.5 LIME
4.6 SHAP
4.7 アンカー
4.8 まとめ
第5章 顕著性マップ
5.1 Diagnostics+のAI：浸潤性乳管がんの検出
5.2 探索的データ分析
5.3 畳み込みニューラルネットワーク
5.4 CNNを解釈する
5.5 バニラバックプロパゲーション
5.6 ガイド付きバックプロパゲーション
5.7 その他の勾配ベースの手法
5.8 Grad-CAMとガイド付きGrad-CAM
5.9 どの寄与度推定法を使えばいいのか？
5.1 まとめ
第3部 モデルの表現の解釈
第6章 層とユニットを理解する189
6.1 視覚的な理解
6.2 畳み込みニューラルネットワーク：復習
6.3 ネットワーク分析フレームワーク
6.4 層とユニットを解釈する
6.5 まとめ
第7章 意味的な類似性を理解する
7.1 感情分析
7.2 探索的データ分析
7.3 ニューラル単語埋め込み
7.4 意味的類似性を解釈する
7.5 まとめ
第4部 公平性とバイアス
第8章 公平性とバイアスの軽減
8.1 収入予測
8.2 公平性の概念
8.3 解釈可能性と公平性
8.4 バイアスを軽減する
8.5 データセットのためのデータシート
8.6 まとめ
第9章 説明可能なAIへの道
9.1 説明可能なAI
9.2 反実仮想的な説明
9.3 まとめ
Appendix
付録A セットアップを行う
A.1 Python
A.2 Gitコードリポジトリ
A.3 Conda環境
A.4 JupyterNotebook
A.5 Docker
付録B PyTorch
B.1 PyTorchとは？
B.2 PyTorchをインストールする
B.3 テンソル
B.4 データセットとDataLoader
B.5 モデリング
付録C 日本語版付録日本語を扱う
C.1 単語に分割する
C.2 ワードクラウドを作成する
C.3 日本語を単語埋め込み化する
