データの中に「正解」が根本的に存在しない場合、どうすれば信頼できる予測システムを構築できるでしょうか？このシリーズでは、海洋研究における衛星データ処理手法から着想を得て、現代の AI システムにおける不確実性の定量化へと展開します。
データに正解がないとき、どうやってシステムの信頼性を担保するのか？不確実性を定量化する新しいアプローチ。
測定の哲学第2章。限られたデータから事後確率を算出し、モデルの信頼性を数学的に評価する方法を詳説します。
測定の哲学第3章（完結）。どれほど高度なモデルでも捉えきれない現実の側面と、データサイエンティストが持つべき倫理観。