解釈可能な人工知能:グラニュラー・コンピューティングの視座<br>Interpretable Artificial Intelligence: a Perspective of Granular Computing (Studies in Computational Intelligence)

個数:

解釈可能な人工知能:グラニュラー・コンピューティングの視座
Interpretable Artificial Intelligence: a Perspective of Granular Computing (Studies in Computational Intelligence)

  • 提携先の海外書籍取次会社に在庫がございます。通常3週間で発送いたします。
    重要ご説明事項
    1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合が若干ございます。
    2. 複数冊ご注文の場合、分割発送となる場合がございます。
    3. 美品のご指定は承りかねます。

    ●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて
  • 【入荷遅延について】
    世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
    おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。
  • ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。
  • ◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
    また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
    ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。
  • 製本 Hardcover:ハードカバー版/ページ数 429 p.
  • 商品コード 9783030649487

Full Description

This book offers a comprehensive treatise on the recent pursuits of Artificial Intelligence (AI) - Explainable Artificial Intelligence (XAI) by casting the crucial features of interpretability and explainability in the original framework of Granular Computing. The innovative perspective established with the aid of information granules provides a high level of human centricity and transparency central to the development of AI constructs. The chapters reflect the breadth of the area and cover recent developments in the methodology, advanced algorithms and applications of XAI to visual analytics, knowledge representation, learning and interpretation. The book appeals to a broad audience including researchers and practitioners interested in gaining exposure to the rapidly growing body of knowledge in AI and intelligent systems.

Contents

Visualizing the Behavior of Convolutional Neural Networks for Time Series Forecasting.- Beyond Deep Event Prediction: Deep Event Understanding based on Explainable Artificial Intelligence.- Interpretation of SVM to build an Explainable AI via Granular Computing.- Factual and Counterfactual Explanation of Fuzzy Information Granules.- Survey of Explainable Machine Learning with Visual and Granular Methods beyond Quasi-explanations.- MiBeX: Malware-inserted Benign Datasets for Explainable Machine Learning.- A Generative Model Based Approach for Zero-shot Breast Cancer Segmentation Explaining Pixels' Contribution to the Model's Prediction.

最近チェックした商品