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

賞賛の声

本書は、実践的で多角的な視点を備えた、時宜を得た一冊である。データサイエンティストであれ、コンプライアンスの責任者であれ、あるいは組織におけるリスク管理の向上を目指す経営者であれ、立場を問わず、自らのモデルをより深く理解しようとする読者の皆さんにとって、本書はこの危うさをはらむテーマに対して豊かな洞察を提供してくれるに違いない。

——Agus Sudjianto、博士号、Wells FargoのEVP兼企業モデル・リスク部門長

本書は、AIの解釈可能性、説明可能性、安全性といった複雑かつ重要な課題に取り組む実務者にとって、まさに画期的な一冊である。最先端の理論と現場での専門知見が詰め込まれており、バイアスの管理などに関する専門家の実践的ガイダンスも豊富に盛り込まれている。

AIを実世界に安全かつ効果的に導入するための究極のリファレンスとして、本書は必携である。他に先んじて活用すべき、不可欠なリソースである。

——Mateusz Dymczyk、Metaの機械学習ソフトウェアエンジニア

本書は、機械学習に関わるすべての人にとって、包括的かつ時宜を得たガイドブックである。著者らは、規制対応、リスク管理、解釈可能性をはじめとする重要なトピックの全体像を提示しながら、実践的なアドバイスとコード例を交えて解説するという、極めて優れた仕事を成し遂げている。機械学習モデルの導入にあたり、性急な成果よりも慎重な設計と運用を重視するすべての実務者に対し、本書を強く推奨する。

——Christoph Molnar、『Interpretable Machine Learning』の著者

機械学習アプリケーションを成功させるためには、いかなる業界においても、公平性・説明責任・透明性・倫理といった要素を考慮することが不可欠である。本書は、これらの重要なトピックに関する基礎を築くとともに、さまざまな事例に応用可能な実践的かつ貴重な洞察を提供している。機械学習に携わるすべての実務者に対して、本書を強く推奨する。 ...