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
説明可能なAIに関する書籍の和訳プロジェクト完了のお知らせ - HACARUS INC.
こんにちは、HACARUSでデータサイエンティストをしている増井です。先日、Christoph Molnar氏の Interpretable Machine Learning というAIの解釈性に関するの教科書の和訳プロジェクトを進めていることをこちらのブログにて紹介させていただきました。 11月ごろから和訳活動を始めていたのですが、遂に全ての和訳の公開が完了しましたのでお知らせします。 この書籍は、CC BY-NC-SA 4.0 のライセンスで提供されており、原著、和訳ともに web上で全編無料で読むことができます。和訳版は以下の URL からご覧になれます。 https://hacarus.github.io/interpretable-ml-book-ja/ ちなみに、Google 検索で、”Interpretable ML 和訳” と調べていただいても、上位に表示されると思います。
小池都知事「高級衣料品は生活必需品には当たらない」 百貨店と東京都で営業再開の判断分かれる
都内では、緊急事態宣言の発出および生活必需品以外の休業要請に伴い、4月25日から百貨店や大型商業施設が一斉に臨時休業。5月11日までを予定していた緊急事態宣言は5月末まで延期となったが、高島屋や三越伊勢丹などでは12日から段階的に一部フロアの営業を再開している。また、三越伊勢丹は顧客からの要望が多くあがっていた衣料品において、5月15日から販売を再開することを決めた。 衣料品店に関して東京都は「生活必需物資販売施設（豪奢品を除く）」として休業要請対象外と位置付けているが、小池都知事は会見で「いわゆる高級衣料品などの豪奢品は生活必需品には当たらない。これは国から明確に通知がされているもの。百貨店においては営業を行うに当たって生活必需品の趣旨を十分理解の上でご協力いただきたい」とコメント。生活必需品を巡ってはこれまでも基準の曖昧さが問題視されてきたが、今後は豪奢品の線引きについても取り沙汰され
「高級かどうかはお客様によって異なる」都内の三越伊勢丹、ラグジュアリーブランドの営業継続を決定
東京都が「高級衣料品は生活必需品には当たらない」といった見解を示したことを受けて、三越伊勢丹は、都内店舗における5月19日以降の営業体制を変更することを決めた。引き続き「高級衣料品（豪奢品）・ラグジュアリーブランド」にあたるショップの営業は継続するが、一部商品の販売を控える形で対応するという。 都内の百貨店の営業再開を巡っては、各社が生活必需品の範囲を見直す動きを見せていたことから、東京都が休業要請の範囲を守るよう日本百貨店協会へ要請。日本百貨店協会は5月13日に要請書を受領後、会員企業に向けて要請内容を共有するとともに、具体的な施策は各社の判断で行うよう通達したという。また、5月15日開催の都の定例会見では、小池百合子都知事が「いわゆる高級衣料品などの豪奢品は生活必需品には当たらない。百貨店においては営業を行うに当たって生活必需品の趣旨を十分理解の上でご協力いただきたい」とコメントし、商
総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス入門
統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手
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