BlackBox モデルの説明性・解釈性技術の実装
1. COPYRIGHT 2019 INFORMATION SERVICES INTERNATIONAL - DENTSU, LTD. ALL RIGHTS RESERVED. 0 BlackBoxモデルの説明性・解釈性技術の実装 ※公開用 （株）電通国際情報サービス（通称、ISID） クロスイノベーション本部 AIテクノロジー部 小川 雄太郎 DLLAB 機械学習モデル解釈ナイト (エンジニア向け) 19年11月27日 19:00-19:40@日本マイクロソフト株式会社・品川 2. COPYRIGHT 2019 INFORMATION SERVICES INTERNATIONAL - DENTSU, LTD. ALL RIGHTS RESERVED. 1 本発表の内容 01 簡単に会社と自己紹介 02 説明性・解釈性技術の重要性 03 種々の説明性・解釈性技術を実装・実行した結果と感想
機械学習モデルの局所的な解釈（LIMEとSHAP） - どこから見てもメンダコ
有名な機械学習モデル解釈ツールであるLIMEとSHAPを試します。 はじめに 最近、機械学習モデルの解釈可能性についての非常に良い書籍を読みました。 ※下記リンク先で全文公開されていますのでぜひ読んでみてください。 とくに気に入ったのが、"2.1 Importance of Interpretability（解釈可能性の重要性）"において、機械学習に解釈性が求められるのは「AIの社会的責任が高まっているから」とか言わずに、「予測できない事象に対する人間の知的好奇心は抑えられるものではないから」と述べている点です。 christophm.github.io 医療のようなリスクの大きい分野ではAIに解釈可能性を求めるのは当然の流れです。しかし、たとえ低リスクな分野における機械学習の導入であっても、クライアントの現場担当者は説明可能性を求めるものです。なぜならば知的好奇心は人間の本質的欲求であり
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