AIの心理学 ―アルゴリズミックバイアスとの闘い方を通して学ぶ

ーアルゴリズミックバイアスとの闘い方を通して学ぶ ビジネスパーソンとエンジニアのための機械学習入門 Tobias Baer 武舎広幸 オライリー・ジャパンエーアイノシンリガク トバイアス ベア ムシャ ヒロユキ 発行年月：2021年10月22日 予約締切日：2021年09月07日 ページ数：336p サイズ：単行本 ISBN：9784873119625 ベア，トバイアス（Baer,Tobias） データサイエンティスト兼心理学者兼経営コンサルタント。リスク分析の分野で20年を超す経験を重ねてきた。2018年6月まで、マッキンゼー・アンド・カンパニーのマスターエキスパート兼パートナーとして、同社のインドナレッジセンターにおける「信用リスク高度分析センター」の設立（2004年に運用開始）、世界規模の「信用リスク高度分析サービスライン」の統括、50ヵ国を超えるクライアントに対するコンサルティング（信用供与、保険料設定、徴税用の分析的意思決定モデル開発、意思決定におけるバイアス排除などに関するもの）等を担当した 武舎広幸（ムシャヒロユキ） 国際基督教大学、山梨大学大学院、カーネギーメロン大学機械翻訳センター客員研究員等を経て、東京工業大学大学院博士後期課程修了。マーリンアームズ株式会社代表取締役。主に自然言語処理関連ソフトウェアの開発、コンピュータや自然科学関連書の翻訳、辞書サイトの運営などを手がける 武舎るみ（ムシャルミ） 学習院大学文学部英米文学科卒。マーリンアームズ株式会社代表取締役。心理学およびコンピュータ関連のノンフィクションや技術書、フィクションなどの翻訳を行っている（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） 第1部　序論ーバイアスとアルゴリズム（アルゴリズミックバイアスとは／人間による意思決定で生じ得るバイアス　ほか）／第2部　アルゴリズミックバイアスの原因と発生の経緯（実世界のバイアスがアルゴリズムにどう反映されるか／データサイエンティスト自身のバイアス　ほか）／第3部　ユーザー視点のアルゴリズミックバイアスの対処法（アルゴリズムを使うべきか否か／アルゴリズミックバイアスのリスクの評価　ほか）／第4部　データサイエンティスト視点のアルゴリズミックバイアスの対処法（モデル開発におけるバイアスの回避法／データのX線検査　ほか） ディープラーニング人気の急上昇とともに注目されるようになった「アルゴリズミックバイアス」の解説書。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 その他 ビジネス・経済・就職 IT・eコマース 科学・技術 自然科学全般

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著：ＴｏｂｉａｓＢａｅｒ　訳：武舎広幸　訳：武舎るみ
出版社：オライリー・ジャパン
発行年月：2021年10月
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