コーディングギア

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 (impress top gear)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 (impress top gear) Pradeepta Mishraエーモン工業 OGC (Outdoor Gear for Car) ハンギングコード 8603 PVCコーディングされたフック クリップ実践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 / 原タイトル:Practical Explainable AI Using Python 本/雑誌 (impress top gear) / PradeeptaMishra/著 クイープ/訳【中古】 pandasライブラリ活用入門 Pythonデータ分析/機械学習のための基本コーディング! impress top gear/ダニエル Y チェン(著者),吉川邦夫(訳者),福島真太朗(訳者)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 impress top gear / Pradeepta Mishra 【本】
 

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  • 【30日間返品保証】商品説明に誤りがある場合は、無条件で弊社送料負担で商品到着後30日間返品を承ります。ご満足のいく取引となるよう精一杯対応させていただきます。※下記に商品説明およびコンディション詳細、出荷予定・配送方法・お届けまでの期間について記載しています。ご確認の上ご購入ください。【インボイス制度対応済み】当社ではインボイス制度に対応した適格請求書発行事業者番号(通称:T番号・登録番号)を印字した納品書(明細書)を商品に同梱してお送りしております。こちらをご利用いただくことで、税務申告時や確定申告時に消費税額控除を受けることが可能になります。また、適格請求書発行事業者番号の入った領収書・請求書をご注文履歴からダウンロードして頂くこともできます(宛名はご希望のものを入力して頂けます)。■商品名■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 (impress top gear)■出版社■インプレス■著者■Pradeepta Mishra■発行年■2023/06/20■ISBN10■4295016551■ISBN13■9784295016557■コンディションランク■良いコンディションランク説明ほぼ新品:未使用に近い状態の商品非常に良い:傷や汚れが少な...
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  • impress top gear Pradeepta Mishra 株式会社クイープ インプレス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 プラディプタ ミシュラ カブシキガイシャクイープ 発行年月:2023年06月20日 予約締切日:2023年03月31日 ページ数:344p サイズ:単行本 ISBN:9784295016557 ミシュラ,プラディープタ(Mishra,Pradeepta) L&T Infotech(LTI)のHead of AI Data Productsであり、データ製品用のAI機能の構築において、データサイエンティストと数理言語学、機械学習、ディープラーニングのエキスパートからなるグループを率いている。『Analytics India Magazine』の「India’s Topー40 Under 40 Data Scientists」に2年連続(2019年と2020年)で選ばれている。インド、ベンガルールにあるレバ大学やその他さまざまな大学のAI課程とサイバーセキュリティ課程で、技術修士(AI、機械学習)の客員教員を務めている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 第1章 モデルの説明可能性と解釈可能性/第2章 AIの倫理、偏見、信頼性/第3章 線形モデルの説明可能...
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  • ●こちらの商品はメーカー取り寄せにお時間がかかります。お急ぎの方のご注文はご遠慮くださいますよう宜しくお願い致します。◆衣類やタオルなどの軽量物に◆PVCコーディングされたフック/クリップでクルマに傷が付きにくい【仕様】全長:約100コード径:φ5フック:8個許容伸び率:150%【内容物】ハンギングコード:1本ユニバーサル(コード)
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  • ご注文前に必ずご確認ください<商品説明>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。<収録内容>第1章 モデルの説明可能性と解釈可能性第2章 AIの倫理、偏見、信頼性第3章 線形モデルの説明可能性第4章 非線形モデルの説明可能性第5章 アンサンブルモデルの説明可能性第6章 時系列モデルの説明可能性第7章 自然言語処理の説明可能性第8章 What‐Ifシナリオを使ったモデルの公平性第9章 ディープラーニングモデルの説明可能性第10章 XAIモデルの反実仮想説明第11章 機械学習での対比的説明第12章 予測不変性の特定によるモデル不可知の説明第13章 ルー...
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  • ダニエル・Y・チェン(著者),吉川邦夫(訳者),福島真太朗(訳者)販売会社/発売会社:インプレス発売年月日:2019/02/22JAN:9784295005650
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  • 出荷目安の詳細はこちら内容詳細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。目次 : 第1章 モデルの説明可能性と解釈可能性/ 第2章 AIの倫理、偏見、信頼性/ 第3章 線形モデルの説明可能性/ 第4章 非線形モデルの説明可能性/ 第5章 アンサンブルモデルの説明可能性/ 第6章 時系列モデルの説明可能性/ 第7章 自然言語処理の説明可能性/ 第8章 What‐Ifシナリオを使ったモデルの公平性/ 第9章 ディープラーニングモデルの説明可能性/ 第10章 XAIモデルの反実仮想説明/ 第11章 機械学習での対比的説明/ 第12章 予測不変性の特定による...
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