AI For Everyone （すべての人のためのAIリテラシー講座）
AIはエンジニアだけのものではなく、今や社会⼈の基本リテラシーと⾔えます。本 コースは、AIの基礎を学びたい⽅、今の組織をAIを使いこなせる組織へと変⾰させ たい⽅、そんなすべての⽅々に、理系⽂系問わず、肩書きや職種問わず、受講いた だけるコースです。 本コースでは、次のことを学習していただきます： - ニューラルネットワーク、機械学習、ディープラーニング、データサイエンス など、⼀般的なAIに関する専⾨⽤語とその意味 - 実際にAIができること、できないこと - 組織の課題解決のためにAIを適⽤できる可能性とその⽅法 - 機械学習およびデータサイエンスプロジェクトの進め⽅ - AIエンジニアチームと連携して社内でAI戦略を構築する⽅法 - AIを取り巻く倫理的および社会的議論の概要 本コースはDeepLearning.AIが提供している通常の「AI for Everyone」（オリジナル
Interpretable Machine Learning
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 要約 機械学習は、製品や処理、研究を改善するための大きな可能性を秘めています。 しかし、コンピュータは通常、予測の説明をしません。これが機械学習を採用する障壁となっています。 本書は、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにすることについて書かれています。 解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則、線形回帰などの単純で解釈可能なモデルについて学びます。 その後の章では、特徴量の重要度 (feature importance)やALE(accumulated local effects)や、個々の予測を説明するLIMEやシャープレイ値のようなモデルに非依存な手法(mo
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