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

7人が推薦（ブログ 7 人）

技術書 223 位 ・ 機械学習・AI 22 位

ITエンジニア本大賞 2022 技術書部門 ベスト10

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推薦のデータ

Qiita 4 人、Zenn 1 人、ブログ 1 人、はてなブログ 1 人が推薦しています。最初の推薦は 2022年1月、最新の推薦は 2026年2月。

その年に初めてこの本を推薦した人の数

この本を推薦した人（7 人）

• tatataichiQiita
  2022年に読んで良かった本2023年1月
• ngkr327Qiita
  今年読んだ書籍の読書記録【2022年版】2022年12月
• daikikatsuragawaQiita
  XAI書籍20222022年12月
• kabaZenn
  2021年度(社会人1年目)の読書記録2022年5月
• publickey1.jpブログ
  ITエンジニアが投票した「ITエンジニア本大賞2022」ベスト10発表。「シェル・ワンライナー160本ノック」「モノリスからマイクロサービスへ」「恐れのない組織」など2022年1月
• yuzutas0.hatenablog.comはてなブログ
  読解・言語化・構造化の力、あるいは家庭学習について - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas02026年2月
• aokikenichiQiita
  2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ67冊+Next5冊=82冊（Rユーザー向け）2024年9月

本の情報

著者

森下 光之助

出版社

技術評論社

形態

単行本（ソフトカバー） ・ 単行本

発売日

2021年8月4日

定価

2,948 円（税込）

ISBN

9784297122263

楽天のレビュー

★4.86（7 件）

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…

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