機械学習モデルの判断根拠の説明
9. EU GDPR n GDPR-22 1. The data subject shall have the right not to be subject to a decision based solely on automated processing, including profiling, which produces legal effects concerning him or her or similarly significantly affects him or her. 2. Paragraph 1 shall not apply if the decision: is necessary for entering into, or performance of, a contract between the data subject and a data con
【記事更新】私のブックマーク「機械学習における解釈性（Interpretability in Machine Learning）」 | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
Home » リソース » 私のブックマーク » 【記事更新】私のブックマーク「機械学習における解釈性（Interpretability in Machine Learning）」 機械学習における解釈性 (Interpretability in Machine Learning)原 聡（大阪大学産業科学研究所） はじめに近年の人工知能技術、特に機械学習の発展に伴い、これらの技術への社会的な期待が高まっている。 しかし、このような期待の高まりと同時にこれら技術への不安も高まっている。 特に、深層学習モデルを初めとする機械学習モデルが複雑なブラックボックスであるがゆえに安易に信頼できないとする懸念の声が上がり初めている。 これに対し、総務省はAIの利用の一層の増進とそれに伴うリスクの抑制のために「AI開発ガイドライン案」[1]を2017年に策定した。 このガイドライン案では、上記のような懸念
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