XAI(説明可能なAI)|Tech Book Zone Manatee

マナティ

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XAI(説明可能なAI)

リックテレコム

"競プロ" で必要なテクニックを1冊に凝縮!
『競技プログラミングの鉄則』好評発売中

AIの説明責任を果たす手法とツール

業務へのAI導入が本格化するなか、「AIの説明責任」――即ち、AIの出す推論結果に根拠を示せないことが問題になっています。その解決策としてXAIが注目され、様々な実装コードが公開されていますが、研究者向けの論文が多く、ビジネス現場の実情に即した技術解説は見当たりません。「AIの説明責任」はエンジニアとビジネスパーソンの双方にとって喫緊の課題であるにもかかわらず、基本認識を共通化できるような網羅的・体系的な整理を欠くのが実情です。
本書はXAIについて、背景から個別技術までを体系的に学び、いくつかの主要ライブラリを試しに動かしながら、実務適用に向けた知識を習得できる待望の解説書です。

●前提とする知識やスキル
・機械学習の概要を理解している方(入門書を2~3冊読んだ程度で可)
・AI開発/導入の実務経験はないけれど、実用化に向けた課題を知りたいという方
・Pythonのコードを書ける、少なくとも写経はできる方
・何らかのプログラミング言語に触れ、変数や構文くらいは理解している方
・高校程度の数学の知識。簡単な関数やベクトル演算、集合演算等の数式表現に強い抵抗のない方

●本書で獲得できる知識やスキル
・「AIの説明責任」について、重要性や課題を説明できるようになります。
・AIの業務適用では、誰にどのような「説明」が求められ、現在のXAIで何が可能か解ります。
・XAIによる「大局説明」と「局所説明」の使い分けができるようになります。
・各種のXAIの狙いや動作原理を平易な数式で把握。主な手法の得手/不得手、扱うデータや解くべき問題の違いが解ります。
・各種XAI技術を俯瞰し、説明相手や性能要件、データ特性、AIのアルゴリズム等に応じて、手法選定にあたりをつけることができます。

発売日:2021-07-19

目次

■課題設定
第1章 AIになぜ「説明」が必要か?

■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

■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

■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

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