Interpretable Machine Learning
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 要約 機械学習は、製品や処理、研究を改善するための大きな可能性を秘めています。 しかし、コンピュータは通常、予測の説明をしません。これが機械学習を採用する障壁となっています。 本書は、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにすることについて書かれています。 解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則、線形回帰などの単純で解釈可能なモデルについて学びます。 その後の章では、特徴量の重要度 (feature importance)やALE(accumulated local effects)や、個々の予測を説明するLIMEやシャープレイ値のようなモデルに非依存な手法(mo
ある美女が，どの大学にいそうかを CNN で判別する - Qiita
INTRODUCTION 上の画像は，2014年のミスキャンパス立命館のものです．みんなとても美人ですね． その一方で，パッと見た感じ，どの方も同じような顔をしているように見えます．類は友を呼ぶのでしょうか．これを 立命館っぽい顔 と呼ぶことにします． また「青学っぽい」「学習院にいそう」みたいな言葉をよく耳にはさみますが，これもやはり 青学っぽい顔 や 学習院っぽい顔 というものがあるが故なように思います． そこで今回は，大学ごとの顔の傾向を Deep Learning させ，ある美女がどの大学にいそうかを判別できるモデルを作成してみました． APPROACH 1. 大学ごとの女性の画像収集 まず，各大学の女性の画像をひたすら取得します．ミスコンテストのポータルサイト に，各大学の過去のミスコンの写真が体系的にまとまっていたので，利用させていただきました． # -*- coding:ut
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