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「説明可能なAI」が基礎からわかる人気書籍の日本語版が公開、AIにできることを理解できる

AI Start Lab 編集部 2021.5.19
Christoph Molnar氏の『Interpretable Machine Learning』というAIの解釈性に関する教科書の和訳プロジェクトが完了し、日本語版が公開された。

AIを開発する株式会社HACARUS(ハカルス)のメンバーが進めたもので、同社データサイエンティストの増井氏は、「機械学習のプロダクトが世に受け入れられるためにも、AIに何ができて何ができないかを正しく理解するということは重要です。そのときに、本書の手法は非常に役に立ちます。最初の数章に目を通すだけでも価値はあります」と紹介している。

この本では、そもそもなぜ機械学習に説明可能性が必要なのかといった一般的な話から、本質的に解釈可能なモデル(線形モデルや決定木など)に対する解釈方法、ブラックボックスなモデルに対しても適用できるモデル非依存の解釈手法 (LIME や SHAPなど)とった、さまざまなアプローチの説明がされているため、機械学習モデルの説明手法を俯瞰的に見るには最適な教科書となっているという。

同社のデータサイエンティストは、これを参考書として社内輪読会を行ってきたといい、今も更新され続けている原著で今後も最先端の手法が紹介されれば、和訳も適宜公開するとしている。

原著はWebで公開されており、PDF版を有料ダウンロードすることも可能。また、日本語訳は下記で公開されている。興味をもった方はぜひ一読を勧めたい。
https://hacarus.github.io/interpretable-ml-book-ja/index.html


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WRITTEN by

AI Start Lab 編集部

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