機械学習を解釈する技術

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機械学習を解釈する技術

書籍機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニック【10,000円以上送料無料】(キカイガクシュウヲカイシャクスルギジュツヨソクリョクトセツメイリ)

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機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニック／技術評論社

機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニック

機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニック／森下光之助【1000円以上送料無料】

機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニック

機械学習を解釈する技術～予測力と説明力を両立する実践テクニック森下光之助

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機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニック

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機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニック本/雑誌 / 森下光之助/著

機械学習を解釈する技術～予測力と説明力を両立する実践テクニック【電子書籍】森下光之助

機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニック / 森下光之助【本】

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ジャンル：書籍出版社：技術評論社弊社に在庫がない場合の取り寄せ発送目安：2週間以上解説：機械学習の研究開発が急速な勢いで進んでいます。理論研究はもちろん、機械学習手法が実装されたオープンソースのパッケージ開発も進み、それらを実務で利用するためのノウハウも蓄積されてきています。結果として、機械学習をはじめたばかりの入門者でも比較的高い精度の予測モデルを構築できるようになりました。(br /)Deep Learning， Gradient Boosting Decision Tree， Random Forestなどの機械学習モデルは高い予測精度を誇りますが、モデルの解釈性が低いという欠点があります。これらの複雑なブラックボックスモデルにおいて、モデルがなぜそのような予測を行っているのかを知ることは困難ですが、データ分析者自身がモデルの振る舞いを把握し、説明責任を果たすことを実務においては頻繁に求められます。(br /)本書では、このような予測精度と解釈性のトレードオフを克服するための手法について、実務において特に有用と考えるものを厳選して紹介します。本書の構成は以下になります。(br /)(br /)1章: 機械学習の解釈性とは(br /)2章: 線形回帰モデルを通して「解釈性...

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著者：森下光之助出版社：技術評論社サイズ：単行本（ソフトカバー）ISBN-10：429712226XISBN-13：9784297122263■通常24時間以内に出荷可能です。※繁忙期やセール等、ご注文数が多い日につきましては　発送まで72時間かかる場合があります。あらかじめご了承ください。■宅配便(送料398円)にて出荷致します。合計3980円以上は送料無料。■ただいま、オリジナルカレンダーをプレゼントしております。■送料無料の「もったいない本舗本店」もご利用ください。メール便送料無料です。■お急ぎの方は「もったいない本舗　お急ぎ便店」をご利用ください。最短翌日配送、手数料298円から■中古品ではございますが、良好なコンディションです。決済はクレジットカード等、各種決済方法がご利用可能です。■万が一品質に不備が有った場合は、返金対応。■クリーニング済み。■商品画像に「帯」が付いているものがありますが、中古品のため、実際の商品には付いていない場合がございます。■商品状態の表記につきまして・非常に良い：　　使用されてはいますが、　　非常にきれいな状態です。　　書き込みや線引きはありません。・良い：　　比較的綺麗な状態の商品です。　　ページやカバー...

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著者：森下光之助出版社：技術評論社サイズ：単行本（ソフトカバー）ISBN-10：429712226XISBN-13：9784297122263■通常24時間以内に出荷可能です。■ネコポスで送料は1～3点で298円、4点で328円。5点以上で600円からとなります。※2,500円以上の購入で送料無料。※多数ご購入頂いた場合は、宅配便での発送になる場合があります。■ただいま、オリジナルカレンダーをプレゼントしております。■送料無料の「もったいない本舗本店」もご利用ください。メール便送料無料です。■まとめ買いの方は「もったいない本舗　おまとめ店」がお買い得です。■中古品ではございますが、良好なコンディションです。決済はクレジットカード等、各種決済方法がご利用可能です。■万が一品質に不備が有った場合は、返金対応。■クリーニング済み。■商品画像に「帯」が付いているものがありますが、中古品のため、実際の商品には付いていない場合がございます。■商品状態の表記につきまして・非常に良い：　　使用されてはいますが、　　非常にきれいな状態です。　　書き込みや線引きはありません。・良い：　　比較的綺麗な状態の商品です。　　ページやカバーに欠品はありません。　　文章を読むの...

機械学習を解釈する技術?予測力と説明力を両立する実践テクニック／技術評論社

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評論・エッセイ・読み物・その他【詳細情報】機械学習の研究開発が急速な勢いで進んでいます。理論研究はもちろん、機械学習手法が実装されたオープンソースのパッケージ開発も進み、それらを実務で利用するためのノウハウも蓄積されてきています。結果として、機械学習をはじめたばかりの入門者でも比較的高い精度の予測モデルを構築できるようになりました。Deep Learning， Gradient Boosting Decision Tree， Random Forestなどの機械学習モデルは高い予測精度を誇りますが、モデルの解釈性が低いという欠点があります。これらの複雑なブラックボックスモデルにおいて、モデルがなぜそのような予測を行っているのかを知ることは困難ですが、データ分析者自身がモデルの振る舞いを把握し、説明責任を果たすことを実務においては頻繁に求められます。本書では、このような予測精度と解釈性のトレードオフを克服するための手法について、実務において特に有用と考えるものを厳選して紹介します。本書の構成は以下になります。1章: 機械学習の解釈性とは2章: 線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する3章: 特徴量の重要度を知る Permutation Feature Importance4章: 特...

機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニック

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森下光之助／著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名技術評論社出版年月2021年08月サイズ257P 21cmISBNコード9784297122263コンピュータプログラミング機械学習・深層学習商品説明機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニックキカイガクシユウオカイシヤクスルギジユツヨソクリヨクトセツメイリヨクオリヨウリツスルジツセンテクニツクあらゆる予測モデルを解釈する4つの手法PFI、PD、ICE、SHAP／特徴量の重要度／特徴量と予測値の関係性／インスタンスごとの異質性／予測の理由—そのモデルの振る舞いを説明できますか?1章機械学習の解釈性とは｜2章線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する｜3章特徴量の重要度を知る—Permutation Feature Importance｜4章特徴量と予測値の関係を知る—Partial Dependence｜5章インスタンスごとの異質性をとらえる—Individual Conditional Expectation｜6章予測の理由を考える—SHapley Additive exPlanations｜付録A Rによる分析例—tidymodelsとDALEXで機械学習モデルを解釈する｜付録B 機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈する※ページ内の情報...

機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニック／森下光之助【1000円以上送料無料】

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著者森下光之助(著)出版社技術評論社発売日2021年08月ISBN9784297122263ページ数257Pキーワードきかいがくしゆうおかいしやくするぎじゆつよそくりよキカイガクシユウオカイシヤクスルギジユツヨソクリヨもりしたみつのすけモリシタミツノスケ9784297122263内容紹介機械学習の研究開発が急速な勢いで進んでいます。理論研究はもちろん、機械学習手法が実装されたオープンソースのパッケージ開発も進み、それらを実務で利用するためのノウハウも蓄積されてきています。結果として、機械学習をはじめたばかりの入門者でも比較的高い精度の予測モデルを構築できるようになりました。Deep Learning, Gradient Boosting Decision Tree, Random Forestなどの機械学習モデルは高い予測精度を誇りますが、モデルの解釈性が低いという欠点があります。これらの複雑なブラックボックスモデルにおいて、モデルがなぜそのような予測を行っているのかを知ることは困難ですが、データ分析者自身がモデルの振る舞いを把握し、説明責任を果たすことを実務においては頻繁に求められます。本書では、このような予測精度と解釈性のトレードオフを克服するための手法について、実務におい...

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森下光之助／著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名技術評論社出版年月2021年08月サイズ257P 21cmISBNコード9784297122263コンピュータプログラミング機械学習・深層学習機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニックキカイガクシユウオカイシヤクスルギジユツヨソクリヨクトセツメイリヨクオリヨウリツスルジツセンテクニツクあらゆる予測モデルを解釈する4つの手法PFI、PD、ICE、SHAP／特徴量の重要度／特徴量と予測値の関係性／インスタンスごとの異質性／予測の理由—そのモデルの振る舞いを説明できますか?1章機械学習の解釈性とは｜2章線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する｜3章特徴量の重要度を知る—Permutation Feature Importance｜4章特徴量と予測値の関係を知る—Partial Dependence｜5章インスタンスごとの異質性をとらえる—Individual Conditional Expectation｜6章予測の理由を考える—SHapley Additive exPlanations｜付録A Rによる分析例—tidymodelsとDALEXで機械学習モデルを解釈する｜付録B 機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈する※ページ内の情報は告知な...

機械学習を解釈する技術～予測力と説明力を両立する実践テクニック [ 森下光之助 ]

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森下光之助技術評論社キカイガクシュウヲカイシャクスルギジュツヨソクリョクトセツメイリョクヲリョウリツスルジッセンテクニックモリシタミツノスケ発行年月：2021年08月04日予約締切日：2021年05月26日ページ数：272p サイズ：単行本 ISBN：9784297122263 森下光之助（モリシタミツノスケ）東京大学大学院経済学研究科で計量経済学を用いた実証分析を学び、経済学修士号を取得。株式会社グリッドに入社し、機械学習を用いたデータ分析プロジェクトに従事。現在はTVISION　INSIGHTS株式会社で執行役員兼データ・テクノロジー本部副本部長。テレビデータの分析、社内データの利活用の促進、データ部門のマネジメントを行っている（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） 1章　機械学習の解釈性とは／2章　線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する／3章　特徴量の重要度を知るーPermutation　Feature　Importance／4章　特徴量と予測値の関係を知るーPartial　Dependence／5章　インスタンスごとの異質性をとらえるーIndividual　Conditional　Expectation／6章　予測の理由を考えるーSHapley　Additive　exPlanations／付録A　Rによる...

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著者森下光之助(著)出版社技術評論社発売日2021年08月ISBN9784297122263ページ数257Pキーワードきかいがくしゆうおかいしやくするぎじゆつよそくりよキカイガクシユウオカイシヤクスルギジユツヨソクリヨもりしたみつのすけモリシタミツノスケ9784297122263内容紹介機械学習の研究開発が急速な勢いで進んでいます。理論研究はもちろん、機械学習手法が実装されたオープンソースのパッケージ開発も進み、それらを実務で利用するためのノウハウも蓄積されてきています。結果として、機械学習をはじめたばかりの入門者でも比較的高い精度の予測モデルを構築できるようになりました。Deep Learning, Gradient Boosting Decision Tree, Random Forestなどの機械学習モデルは高い予測精度を誇りますが、モデルの解釈性が低いという欠点があります。これらの複雑なブラックボックスモデルにおいて、モデルがなぜそのような予測を行っているのかを知ることは困難ですが、データ分析者自身がモデルの振る舞いを把握し、説明責任を果たすことを実務においては頻繁に求められます。本書では、このような予測精度と解釈性のトレードオフを克服するための手法について、実務におい...

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著者：森下光之助出版社：技術評論社サイズ：単行本（ソフトカバー）ISBN-10：429712226XISBN-13：9784297122263■通常24時間以内に出荷可能です。※繁忙期やセール等、ご注文数が多い日につきましては　発送まで48時間かかる場合があります。あらかじめご了承ください。 ■メール便は、1冊から送料無料です。※宅配便の場合、2,500円以上送料無料です。※あす楽ご希望の方は、宅配便をご選択下さい。※「代引き」ご希望の方は宅配便をご選択下さい。※配送番号付きのゆうパケットをご希望の場合は、追跡可能メール便（送料210円）をご選択ください。■ただいま、オリジナルカレンダーをプレゼントしております。■お急ぎの方は「もったいない本舗　お急ぎ便店」をご利用ください。最短翌日配送、手数料298円から■まとめ買いの方は「もったいない本舗　おまとめ店」がお買い得です。■中古品ではございますが、良好なコンディションです。決済は、クレジットカード、代引き等、各種決済方法がご利用可能です。■万が一品質に不備が有った場合は、返金対応。■クリーニング済み。■商品画像に「帯」が付いているものがありますが、中古品のため、実際の商品には付いていない場合がござい...

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森下光之助／著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名技術評論社出版年月2021年08月サイズ257P 21cmISBNコード9784297122263コンピュータプログラミング機械学習・深層学習機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニックキカイガクシユウオカイシヤクスルギジユツヨソクリヨクトセツメイリヨクオリヨウリツスルジツセンテクニツクあらゆる予測モデルを解釈する4つの手法PFI、PD、ICE、SHAP／特徴量の重要度／特徴量と予測値の関係性／インスタンスごとの異質性／予測の理由—そのモデルの振る舞いを説明できますか?1章機械学習の解釈性とは｜2章線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する｜3章特徴量の重要度を知る—Permutation Feature Importance｜4章特徴量と予測値の関係を知る—Partial Dependence｜5章インスタンスごとの異質性をとらえる—Individual Conditional Expectation｜6章予測の理由を考える—SHapley Additive exPlanations｜付録A Rによる分析例—tidymodelsとDALEXで機械学習モデルを解釈する｜付録B 機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈する※ページ内の情報は告知な...

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◆◆◆非常にきれいな状態です。中古商品のため使用感等ある場合がございますが、品質には十分注意して発送いたします。【毎日発送】商品状態著者名森下光之助出版社名技術評論社発売日 2021年8月17日 ISBN 9784297122263

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技術評論社機械学習 257P　21cm キカイ　ガクシユウ　オ　カイシヤク　スル　ギジユツ　ヨソクリヨク　ト　セツメイリヨク　オ　リヨウリツ　スル　ジツセン　テクニツクモリシタ，ミツノスケ

機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニック[本/雑誌] / 森下光之助/著

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ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞あらゆる予測モデルを解釈する4つの手法PFI、PD、ICE、SHAP/特徴量の重要度/特徴量と予測値の関係性/インスタンスごとの異質性/予測の理由—そのモデルの振る舞いを説明できますか?＜収録内容＞1章機械学習の解釈性とは2章線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する3章特徴量の重要度を知る—Permutation Feature Importance4章特徴量と予測値の関係を知る—Partial Dependence5章インスタンスごとの異質性をとらえる—Individual Conditional Expectation6章予測の理由を考える—SHapley Additive exPlanations付録A Rによる分析例—tidymodelsとDALEXで機械学習モデルを解釈する付録B 機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈する＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-2643075Morishita Mitsuyuki Suke / Cho / Kikai Gakushu Wo Kaishaku Suru Gijutsu Yosoku Ryoku to Setsumei Ryoku Wo Ryoritsu Suru Jissen Techniqueメディア：本/雑誌重量：413g発売日：2021/08JAN：9784297122263機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニック[本/雑誌] / 森下光之助/著2021/08発売

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＜p＞＜strong＞（概要）＜/strong＞＜br /＞機械学習の研究開発が急速な勢いで進んでいます。理論研究はもちろん、機械学習手法が実装されたオープンソースのパッケージ開発も進み、それらを実務で利用するためのノウハウも蓄積されてきています。結果として、機械学習をはじめたばかりの入門者でも比較的高い精度の予測モデルを構築できるようになりました。＜br /＞ Deep Learning, Gradient Boosting Decision Tree, Random Forestなどの機械学習モデルは高い予測精度を誇りますが、モデルの解釈性が低いという欠点があります。これらの複雑なブラックボックスモデルにおいて、モデルがなぜそのような予測を行っているのかを知ることは困難ですが、データ分析者自身がモデルの振る舞いを把握し、説明責任を果たすことを実務においては頻繁に求められます。＜br /＞本書では、このような予測精度と解釈性のトレードオフを克服するための手法について、実務において特に有用と考えるものを厳選して紹介します。本書の構成は以下になります。＜br /＞・1章：機械学習の解釈性とは＜br /＞・2章：線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する＜br /＞・3章：特徴量の...

機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニック / 森下光之助【本】

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出荷目安の詳細はこちら内容詳細あらゆる予測モデルを解釈する4つの手法PFI、PD、ICE、SHAP／特徴量の重要度／特徴量と予測値の関係性／インスタンスごとの異質性／予測の理由—そのモデルの振る舞いを説明できますか？目次&nbsp;:&nbsp;1章　機械学習の解釈性とは/ 2章　線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する/ 3章　特徴量の重要度を知る—Permutation　Feature　Importance/ 4章　特徴量と予測値の関係を知る—Partial　Dependence/ 5章　インスタンスごとの異質性をとらえる—Individual　Conditional　Expectation/ 6章　予測の理由を考える—SHapley　Additive　exPlanations/ 付録A　Rによる分析例—tidymodelsとDALEXで機械学習モデルを解釈する/ 付録B　機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈する

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