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» 2021年05月18日 12時25分 公開

“説明可能なAI”の教科書、日本語訳を公開 「AIに何ができ、何ができないか」理解の手引きに

機械学習モデルの出した判断を、人間が解釈・説明するための手法について俯瞰的に解説する名著「解釈可能な機械学習/Interpretable Machine Learning」日本語訳が公開された。

[岡田有花,ITmedia]

 機械学習モデルによる判断を、人間が解釈・説明するための手法について俯瞰的に解説する名著「解釈可能な機械学習/Interpretable Machine Learning」日本語訳が、このほど公開された。

 翻訳プロジェクトを主催したAI企業のHACARUSは、「AIに何ができて何ができないかを正しく理解するために、非常に役に立つ」と紹介。「最初の数章に目を通すだけでも価値がある」という。

画像 「解釈可能な機械学習」日本語版トップページ
画像 冒頭は、物語から始まる。機械学習のバグにより人間社会に問題が起きるストーリーのショートショート。ぞっとするようなオチが待っている

 Interpretable Machine Learningの原著(英語版)は、データサイエンティストクリストフ・モルナル氏による著書で、書籍で発行されている他、Webで無料公開されている。また、PDF版を有料ダウンロードすることもできる。

 同書では、「コンピュータは通常、判断の説明をしない。それが機械学習を採用する障壁になっている」との前提に立ち、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにするノウハウを解説する。

 まず、解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則などの単純で解釈可能なモデルについて学ぶ。その後、ブラックボックスなモデルにも適用できる解釈手法に焦点を当てていく。

 原著のWeb版は、非営利で再配布・改変可能なクリエイティブ・コモンズライセンス(CC BY-NC-SA 4.0)で無料公開されており、随時アップデートが行われている。

 HACARUSのデータサイエンティストは、同書を参考書に社内輪読会を行ってきており、昨年11月から日本語訳プロジェクトを始めた。和訳も原著と同様、GitHubで管理しているため、誤字や誤訳をIssue や Pull Request などで報告してほしいという。また、原著のアップデートにも対応していくとしている。

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