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高リスク分野のための機械学習 利用可

Ｐａｔｒｉｃｋ　Ｈａｌｌ／著 -- オライリー・ジャパン -- 2025.9 -- 007.1

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所蔵館 所蔵場所 請求記号 資料コード 資料区分 帯出区分 状態
鳥取県立 一般 007.1/ﾎﾙ/一般 122828125 一般 利用可

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タイトル 高リスク分野のための機械学習
書名ヨミ コウリスク　ブンヤ　ノ　タメ　ノ　キカイ　ガクシュウ
副書名 責任あるＡＩ構築のための実践アプローチ
著者名 Ｐａｔｒｉｃｋ　Ｈａｌｌ ／著, Ｊａｍｅｓ　Ｃｕｒｔｉｓ ／著, Ｐａｒｕｌ　Ｐａｎｄｅｙ ／著, 高江洲　勲 ／〔ほか〕訳  
著者ヨミ ホール，パトリック , カーティス，ジェームズ , パンディ，パルル , タカエス，イサオ  
出版者 オライリー・ジャパン  
出版年 2025.9
ページ数等 ４３９ｐ
大きさ ２４ｃｍ
一般注記 サンプルデータダウンロード
原書名 原タイトル：Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｆｏｒ　Ｈｉｇｈ‐Ｒｉｓｋ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
一般件名 機械学習 , リスク  
ISBN 4-8144-0127-2
ISBN13桁 978-4-8144-0127-7
定価 ５２００円
問合わせ番号（書誌番号） 1120696058
NDC8版 007.1
NDC9版 007.13
NDC10版 007.13
著者紹介 【Ｐａｔｒｉｃｋ　Ｈａｌｌ】ＢＮＨ．ＡＩの主任科学者であり、フォーチュン５００企業および最先端のスタートアップ企業に対してＡＩリスクに関する助言を行っている。イリノイ大学にて計算化学を学び、ノースカロライナ州立大学のＩｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｆｏｒ　Ａｄｖａｎｃｅｄ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓを修了している。（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） 
著者紹介 【Ｊａｍｅｓ　Ｃｕｒｔｉｓ】Ｓｏｌｅａ　Ｅｎｅｒｇｙにおける定量的研究者であり、統計的予測を活用して米国の電力網の脱炭素化を推進することに注力している。コロラド鉱山学校にて数学の修士号を取得している。（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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内容一覧

タイトル 著者名 ページ
第１部　ＡＩリスクマネジメントの理論と実践的応用（現代の機械学習におけるリスク管理；解釈可能性と説明可能性；機械学習システムの安全性と性能の検証；機械学習におけるバイアスの管理；機械学習のセキュリティ）
第２部　ＡＩリスクマネジメントの実践（説明可能なブースティング・マシンおよびＸＧＢｏｏｓｔの説明；ＰｙＴｏｒｃｈを用いた画像分類器の説明；ＸＧＢｏｏｓｔモデルの選択とデバッグ；ＰｙＴｏｒｃｈ画像分類器のデバッグ；ＸＧＢｏｏｓｔによるバイアスのテストと修正；ＸＧＢｏｏｓｔのレッドチーム演習）
第３部　結論（高リスクの機械学習で成功する方法）

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