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
深層学習の判断根拠を理解するための 研究とその意義 @PRMU 2017熊本
2. Copyright © 2017 TIS Inc. All rights reserved. 2 深層学習における、解釈性の問題 説明力が問われるシーン 判断に影響を受ける関係者がいる場合 法的責任が伴う場合 継続的なメンテナンスが必要な場合 判断根拠を理解するための手法 ネットワークの出力を最大化する入力の作成 入力に対する感度を分析する 出力から入力までの経路を逆にたどる 様々な入力から出力の傾向を推定する 入力に対する着目点をモデルに組み込む 説明力に対する評価 説明の一貫性に対する評価 説明の正当性に対する評価 説明力の利用事例 おわりに 目次 3. Copyright © 2017 TIS Inc. All rights reserved. 3 久保隆宏 TIS株式会社 戦略技術センター 化学系メーカーの業
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