2023年度人工知能学会全国大会 (JSAI2023) チュートリアル「解釈可能な機械学習 〜説明は人のためか〜」オープンな日本語埋め込みモデルの選択肢 / Exploring Publicly Available Japanese Embedding Models
What-If Tool
Visually probe the behavior of trained machine learning models, with minimal coding. A key challenge in developing and deploying responsible Machine Learning (ML) systems is understanding their performance across a wide range of inputs. Using WIT, you can test performance in hypothetical situations, analyze the importance of different data features, and visualize model behavior across multiple mod
【記事更新】私のブックマーク「説明可能AI」（Explainable AI） – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
説明可能AI（Explainable AI）原 聡（大阪大学産業科学研究所） はじめに2018年に本誌5 月号（Vol. 33, No. 3, pp. 366-369）の”私のブックマーク”に「機械学習における解釈性」という記事を書いた。前記事の執筆から1年が経ち、機械学習モデルの解釈・説明技術を取り巻く社会的な情勢の変化や新たな研究の発展など、数多くの進展があった。本記事はこれら近年の変化・進展についてまとめた、上記の”私のブックマーク”の続編である。本記事を読む前に、まずは上記の前記事をご一読いただきたい。 用語について本記事では、機械学習モデルの出力に加えて、その出力を補助する追加の情報（モデルの解釈、判断根拠の説明、など）を出力する技術一般および研究分野全体を指す用語としてXAI（Explainable AI, 説明可能AI）を用いる。XAIはアメリカの国防高等研究計画局（DARP
講演資料「機械学習における説明可能性・公平性・安全性への工学的取り組み」2019年度 人工知能学会全国大会（第33回） 企画セッション
開催趣旨 機械学習技術が様々なシステムに組み込まれて、社会に広がっています。それにつれて、高い精度が得られる一方、説明可能性（ブラックボックス問題）、公平性（差別・偏見問題）、安全性（品質保証・動作保証問題）の課題も指摘されるようになってきました。本企画セッションは、これらの課題に対する取り組みの動向を解説し、これからの方向性・対策を議論します。 日時 2019年6月5日(水) 9:00～10:40 会場 朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター［N会場］ 新潟県新潟市中央区万代島6番1号（新潟駅から路線バス約15分、徒歩約20分） https://www.tokimesse.com/ プログラム 講演１
深層学習は画像のどこを見ている！？ CNNで「お好み焼き」と「ピザ」の違いを検証 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こんにちは、AI開発部の伊藤です。 今回のブログは、「深層学習はいったい画像のどこを見て判断しているのか」という素朴な疑問に答えてくれる技術として、昨年提唱された「Grad-CAM」という技術を紹介します。 目次 目次 1. はじめに 2. Grad-CAMの紹介 Grad-CAMの仕組み： 3. 適用例 3-1. 画像キャプション生成（Image Captioning） 3-2. VQA（Visual Question Answering） 3-3. 学習用データのバイアス 4. 実施例（お好み焼きとピザを分類） 4-1. 画像データについて： 4-2. CNNの構築： 4-3. Grad-CAMの実装： 4-4. 実施結果の評価 お好み焼き画像でCNNの判定が当たっているケース： ピザ
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グーグル「Explainable AI」発表--機械学習モデルが結論を得るプロセスの透明性向上へ
