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
書籍『AI vs.教科書が読めない子どもたち』が示す、「読解力が低い人」は「認知できる世界の解像度が低い」という事実。
ホーム > 書籍『AI vs.教科書が読めない子どもたち』が示す、「読解力が低い人」は「認知できる世界の解像度が低い」という事実。 本書は大きく前後半の2パートに分かれていて、 前半では、 ・巷で言われている「AI」は実際にはその実現過程で生まれた「AI技術」と呼ぶべきものであり、本来志向された意味での「人工知能」と呼ぶにははるかに足りない代物であること ・その技術の延長にシンギュラリティが訪れることも無いだろうこと ・そうであるにも関わらず、そのAI技術によって現在のホワイトカラー労働者の多くを代替しうること ・しかもそのオートメーションの波がこれまでの産業革命とは比較にならない速度で、わずか20年間に圧縮されて起こるだろう という予測が示される。 そうであるならば、AI技術に代替されないための行動と施策を、となるのが当然の考えだ。 AI技術には実のところ3つのものしか扱うことができない
「問題文を読んでもそこに何が書かれているのかわからない」子を教えていた時のお話
この記事を読んで、昔塾講師やら家庭教師やらを掛け持ちしていた頃のことを思い出しました。 AI研究者が問う ロボットは文章を読めない では子どもたちは「読めて」いるのか？ これまでのところ、テストを受験した公立中学校生340人のうち、 約5割が、教科書の内容を読み取れておらず、 約2割は、基礎的な読解もできていない ことが明らかになってしまった。 以前Books&Appsさんに寄稿させて頂いた記事でも触れたんですが、塾講師を「出来る子をもっと伸ばす」人と「出来ない子をなるべく救い上げる」人に分けたとしたら、私はもっぱら後者でした。 で、私が塾講師をやっていた頃も、「問題文を読解する」という段階で苦戦する子は何人もいました。 手前みそですが、上記記事からの引用です。 塾講師時代、子どもの「勉強わからない」に対処するうちに学んだこと 国語で印象に残っているのは、「そもそも数行以上の文章を、意味を
仕事で大事なのは「頭の良さ」ではなく「目標の具体化」だ
現代では「知的能力」は特にビジネスにおいて大きく評価されている。 「知識労働者」が増えるに従い、知的能力のアドバンテージが大きな富を生み出せすことに皆が気づいたからだ。だから皆、学歴を気にするし、教育格差を社会問題として取り上げる。 中には「知的能力がほとんど遺伝で決定されるから、社会的な成功は生まれる前からほぼ決まっている」という極論を唱える人物まで散見される時代となった。 だが、ビジネスに知的能力というものがそこまで重要なのか、といえば、私は懐疑的である。おそらく知的能力はあまりにも過剰に評価されている。 天才がいるとか、知的能力がビジネスの成否を決める、とか、経営陣が高学歴である、とか、そのようなことはすべて、「うちの営業マンは根性があります」というのと、中身においてさほど変わりはない。それは、数ある強みの1つであるにすぎない。 まして「世界は一握りの知的エリートによって支配される」
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