読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

powered by

• オザマチ さん

  読了日：2021/11/04

  この分野がまとまった書籍はなかったから、とても参考になる。

• Go Extreme さん

  読了日：2021/11/12

  課題設定： AIになぜ説明が必要か 基礎知識： 説明可能なAIの概要 XAIの活用方法 様々なXAI技術 XAIライブラリの評価・選定 実践指南： LIMEによる表形式データの局所説明 LIMEとGrad-CAMによる画像データの局所説明 LIMEとIntegrated Gradientsによるテキスト分類 SHAPによる局所的・大局的説明と応用 ELI5、PDPbox、Skaterによる大局説明 LIME、SHAPの苦手シーンと解決策 将来展望： 業務で求められる説明力 これからのXAI 環境構築の手順

• 愛楊 さん

  読了日：2024/06/17

  2021年出版。AI/Data Science実務選書の一。共著者全員が NTT データ／NTT 数理データの社員である。基礎知識編ではアルゴリズムの数理が述べられており、好感が持てる。実践指南編では、LIMEやGrad-CAM、Integrated Gradients、SHAP などのアルゴリズムや、ELI5 や PDPbox、Skater といったパッケージによる分析を行う。将来展望編では、XAI が心理学や認知工学、行動社会学の知見を取り入れながら発展するさまを展望する（p.235）。

• wwb さん

  読了日：2021/10/22

  広く浅い説明だが、LIMEやSHAPライブラリの使用例のコードもついているので、最初の取っ掛かりとしてはいいかも。 ざっくり読んで自分に必要な技法を深堀りすればいい。

• けーこ さん

  読了日：2023/04/24

  AI技術のブラックボックス性に対して、説明を与えようとする最新の技術動向や具体的に利用可能なライブラリを知ることができ勉強になった。XAI技術に興味はあったが、詳細が書かれているような書籍が目に止まらなかったので、本書を知れてよかった。自分で実際に実装するのはまだ難しく感じたが、どういったものがあるのかだけでも知ることができて嬉しく思う。

レビューをもっと見る

(外部サイト)に移動します