高リスク分野のための機械学習
Patrick Hall / James Curtis / Parul Pandey / 高江洲 勲 / 伊東 道明 / 園田 道夫 · オライリー・ジャパン
内容紹介
高リスクな分野での安全なAI運用を実現する！ 本書は、機械学習が雇用、融資、保釈、セキュリティなどといった高リスクな意思決定の分野において活用されるなか、説明責任・公平性・プライバシーなどの課題にどう取り組むかを明らかにします。アルゴリズムによる差別やデータ漏洩といった実例を踏まえつつ、機械学習の失敗を未然に防ぐための実践的フレームワークを提示します。Pythonの実装例も充実しており、責任あるAIの構築を目指す読者に不可欠な1冊です。
編集部より
金融、医療、公共政策など、人々の生活に直接影響を与える高リスク分野において、機械学習モデルをどのように安全かつ責任を持って構築・運用すべきかを解説した書籍です。Patrick Hall、James Curtis、Parul Pandeyの3名による原著を、高江洲勲、伊東道明、園田道夫が翻訳。モデルの説明可能性、公平性の確保、セキュリティ対策、デバッグ手法など、実務者が直面する課題に対する具体的なアプローチを提示します。オライリー・ジャパンより紙版が5720円で刊行されています。
読書プラットフォーム解説
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