エンジニアに読んで欲しい技術書90選
by S4nTo on Qiita 2023年10月30日
"機械学習モデルの解釈性に焦点を当て、予測精度と説明力を両立させるための実践的なテクニックを解説しています。本書を読むことで、モデルの振る舞いを深く理解し、その結果を分かりやすく説明できるようになります。数式が苦手な読者でも直感的に理解できるよう工夫されており、AIモデルの信頼性向上に貢献する知識が得られます。"
どんな本？
本書は、高精度な予測モデルが注目される一方、その解釈性の低さが課題となっている現代の機械学習において、予測精度と説明責任を両立させるための実践的なテクニックを解説します。線形回帰モデルの基本から始め、Permutation Feature Importance (PFI)、Partial Dependence (PD)、Individual Conditional Expectation (ICE)、SHapley Additive exPlanations (SHAP)といった、ブラックボックスモデルの解釈性を高める主要な手法を、Pythonでのゼロからの実装と実データ分析を通じて丁寧に解説。これにより、モデルがなぜそのような予測を行ったのかをデータ分析者自身が理解し、説明できるようになります。実務で必要とされる「モデルの振る舞いを把握し、説明責任を果たす」能力を養うことができます。機械学習エンジニアやデータ分析者にとって、モデルの信頼性を高め、より効果的な意思決定を支援するための必須知識とスキルを習得できる一冊です。PFI、PD、ICE、SHAPといった具体的な手法のアルゴリズム理解と、実データでの適用における注意点まで網羅しており、解釈手法を実用する上での強力な指針となります。
この本に言及している記事
今年読んだ書籍の読書記録【2022年版】
by Hideharu Nagakura on Qiita 2022年12月31日
"機械学習モデルの予測精度と解釈性のトレードオフを克服するための、最先端の技術と手法を体系的に解説。なぜブラックボックス化しやすいのか、そしてどのようにしてモデルの挙動を理解し、信頼性を高めるのかを、具体的なアルゴリズムや評価指標と共に示しています。特に、LIMEやSHAPといった、モデルの局所的・大域的な解釈を可能にする手法は、開発者や研究者がモデルの振る舞いを深く理解し、改善に繋げるための強力なツールとなります。機械学習モデルの信頼性向上に不可欠な一冊です。"
XAI書籍2022
by daikikatsuragawa on Qiita 2022年12月1日
"実務で役立つXAIの概要から、PFI、PD、ICE、SHAPといった具体的な手法まで、ブラックボックスモデルの解釈性を高める実践的なテクニックを解説。線形回帰モデルの解釈性向上はもちろん、複雑なモデルへの応用も可能になるため、手法選択に迷う場面での確かな指針となる。実務でXAIを導入したいと考えているエンジニアに最適。予測力と説明力を両立させるための具体的なアプローチを学べる点が強み。"