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
Been Kim
senior staff research scientist at Google DeepMind beenkim at csail dot mit dot edu I am interested in helping humans to communicate with complex machine learning models: not only by building tools (and tools to criticize them), but also studying their nature, compared to humans. Quanta magazine (written by John Pavlus) is a great description of what I do and why. I believe the language that human
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Examples are not enough, learn to criticize! Criticism for Interpretability
Explanation in Artificial Intelligence: Insights from the Social Sciences
