AIの心理学―アルゴリズミックバイアスとの闘い方を通して学ぶビジネスパーソンとエンジニアのための機械学習入門

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  • サイズ A5判/ページ数 323p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784873119625
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

出版社内容情報

アルゴリズムに潜むバイアスの怖さを知り、ビジネスに活かす!
ディープラーニング人気の急上昇とともに注目されるようになった「アルゴリズミックバイアス」の解説書。アルゴリズミックバイアスとは、コンピュータによる偏った決定のことです。ネットショップでまるで的はずれなお勧めをされるとか、こちらには非がないにもかかわらずアカウントを凍結されるなどは、バイアスの悪影響の典型例と言えるでしょう。コンピュータ(AI)が下す決定には検出しづらいさまざまな「バイアス(偏り)」が存在します。本書では、バイアスがどのように発生するかを知り、バイアスとの闘い方を通して機械学習全般について学び、システムにバイアスが混入しないように予防、管理する方法を明らかにします。

内容説明

ディープラーニング人気の急上昇とともに注目されるようになった「アルゴリズミックバイアス」の解説書。

目次

第1部 序論―バイアスとアルゴリズム(アルゴリズミックバイアスとは;人間による意思決定で生じ得るバイアス ほか)
第2部 アルゴリズミックバイアスの原因と発生の経緯(実世界のバイアスがアルゴリズムにどう反映されるか;データサイエンティスト自身のバイアス ほか)
第3部 ユーザー視点のアルゴリズミックバイアスの対処法(アルゴリズムを使うべきか否か;アルゴリズミックバイアスのリスクの評価 ほか)
第4部 データサイエンティスト視点のアルゴリズミックバイアスの対処法(モデル開発におけるバイアスの回避法;データのX線検査 ほか)

著者等紹介

ベア,トバイアス[ベア,トバイアス] [Baer,Tobias]
データサイエンティスト兼心理学者兼経営コンサルタント。リスク分析の分野で20年を超す経験を重ねてきた。2018年6月まで、マッキンゼー・アンド・カンパニーのマスターエキスパート兼パートナーとして、同社のインドナレッジセンターにおける「信用リスク高度分析センター」の設立(2004年に運用開始)、世界規模の「信用リスク高度分析サービスライン」の統括、50ヵ国を超えるクライアントに対するコンサルティング(信用供与、保険料設定、徴税用の分析的意思決定モデル開発、意思決定におけるバイアス排除などに関するもの)等を担当した

武舎広幸[ムシャヒロユキ]
国際基督教大学、山梨大学大学院、カーネギーメロン大学機械翻訳センター客員研究員等を経て、東京工業大学大学院博士後期課程修了。マーリンアームズ株式会社代表取締役。主に自然言語処理関連ソフトウェアの開発、コンピュータや自然科学関連書の翻訳、辞書サイトの運営などを手がける

武舎るみ[ムシャルミ]
学習院大学文学部英米文学科卒。マーリンアームズ株式会社代表取締役。心理学およびコンピュータ関連のノンフィクションや技術書、フィクションなどの翻訳を行っている(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)
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感想・レビュー

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Go Extreme

1
バイアスとアルゴリズム: アルゴリズミックバイアスとは 人間による意思決定で生じ得るバイアス アルゴリズムとバイアスの排除 モデルの開発 機械学習の基本 アルゴリズミックバイアスの原因と発生の経緯: データサイエンティスト自身のバイアス アルゴリズムと安定性バイアス ユーザー視点のアルゴリズミックバイアスの対処法: アルゴリズムを使うべきか否か リスクの評価 バイアスの回避策 データサイエンティスト視点のアルゴリズミックバイアスの対処法: モデル開発におけるバイアスの回避法 機械学習を採用するべき時2021/11/22

サタイン

0
AIの時代に入ってアルゴリズムをどのように構築するかが重要になった訳だが、人間が作る以上バイアスが乗ってしまって正しいアルゴリズムにならないことが往々にある。だからこそバイアスの存在を念頭に置いてアルゴリズムの開発をしないといけない。しかし、自然言語オンリーで数式ゼロだから読みにくくて仕方なかった。具体的にどういうことが言い合いか分かりにくい所が非常に多かった印象。2024/09/10

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