高リスク分野のための機械学習 責任あるＡＩ構築のための実践アプローチ
| 出版社名 | オライリー・ジャパン |
|---|---|
| 出版年月 | 2025年9月 |
| ISBNコード |
978-4-8144-0127-7
（4-8144-0127-2） |
| 税込価格 | 5,720円 |
| 頁数・縦 | ４３９Ｐ ２４ｃｍ |
商品内容
| 要旨 |
本書は、機械学習モデルがもたらす重大なリスクを軽減し、責任あるＡＩ運用を実現するための実践ガイドです。特に「高リスク」な意思決定が行われる分野、たとえば生体認証による識別、重要インフラの管理、教育、雇用、公共および民間の必須サービス、法執行、移民および国境管理、刑事司法、そして民主的プロセスなどにおける事例を重視しています。本書は三部構成となっており、第１部では実践的なアプリケーションの観点から主要な問題を論じ、第２部で構造化および非構造化データの観点からトピックをさらに深掘りし、実装上の課題や分析手法を具体的に検討します。第３部では現実世界の高リスクな事例をもとに、成功のための実践的な助言を提示します。説明可能性、安全性、バイアス、プライバシーなどの課題に対し、Ｐｙｔｈｏｎベースの実践的ツールを活用した具体的対策を提供し、実務者が主体的にリスクを管理できる指針を提供します。 |
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| 目次 |
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 |
出版社・メーカーコメント
高リスクな分野での安全なＡＩ運用を実現する！本書は、機械学習が雇用、融資、保釈、セキュリティなどといった高リスクな意思決定の分野において活用されるなか、説明責任・公平性・プライバシーなどの課題にどう取り組むかを明らかにします。アルゴリズムによる差別やデータ漏洩といった実例を踏まえつつ、機械学習の失敗を未然に防ぐための実践的フレームワークを提示します。Ｐｙｔｈｏｎの実装例も充実しており、責任あるＡＩの構築を目指す読者に不可欠な１冊です。