機械学習を解釈する技術―予測力と説明力を両立する実践テクニック

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機械学習を解釈する技術―予測力と説明力を両立する実践テクニック

森下光之助【著】
価格 ¥2,948（本体¥2,680）
技術評論社（2021/08発売）
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サイズ A5判／ページ数 255p／高さ 22cm
商品コード 9784297122263
NDC分類 007.1
Cコード C3055

出版社内容情報

機械学習の研究開発が急速な勢いで進んでいます。理論研究はもちろん、機械学習手法が実装されたオープンソースのパッケージ開発も進み、それらを実務で利用するためのノウハウも蓄積されてきています。結果として、機械学習をはじめたばかりの入門者でも比較的高い精度の予測モデルを構築できるようになりました。
Deep Learning

内容説明

あらゆる予測モデルを解釈する４つの手法ＰＦＩ、ＰＤ、ＩＣＥ、ＳＨＡＰ／特徴量の重要度／特徴量と予測値の関係性／インスタンスごとの異質性／予測の理由―そのモデルの振る舞いを説明できますか？

１章　機械学習の解釈性とは
２章　線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する
３章　特徴量の重要度を知る―Ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ　Ｆｅａｔｕｒｅ　Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ
４章　特徴量と予測値の関係を知る―Ｐａｒｔｉａｌ　Ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ
５章　インスタンスごとの異質性をとらえる―Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ　Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ　Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ
６章　予測の理由を考える―ＳＨａｐｌｅｙ　Ａｄｄｉｔｉｖｅ　ｅｘＰｌａｎａｔｉｏｎｓ
付録Ａ　Ｒによる分析例―ｔｉｄｙｍｏｄｅｌｓとＤＡＬＥＸで機械学習モデルを解釈する
付録Ｂ　機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈する

著者等紹介

森下光之助［モリシタミツノスケ］
東京大学大学院経済学研究科で計量経済学を用いた実証分析を学び、経済学修士号を取得。株式会社グリッドに入社し、機械学習を用いたデータ分析プロジェクトに従事。現在はＴＶＩＳＩＯＮ　ＩＮＳＩＧＨＴＳ株式会社で執行役員兼データ・テクノロジー本部副本部長。テレビデータの分析、社内データの利活用の促進、データ部門のマネジメントを行っている（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。