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アメリカ大統領選
yhiss.hatenablog.com
「Machine Learning Casual Talks #12 (Online)」に参加したので(オンライン)、まとめました。 間違っている箇所がある場合、指摘いただけると助かります。 目次 どんなイベント? LT "Cost-efficient and scalable ML-experiments in AWS with spot-instances, Kubernetes and Horovod"がベストプラクティスだと思う理由 データマネジメントなき機械学習は、破綻する。 使われる機能目指して測ったり試したり 他の参加者の方のブログ どんなイベント? 機械学習を用いたシステムを実運用している話を中心に、実践的な機械学習に関して気軽に話せる会を開催します。 実際に運用していく上での工夫や、知見を共有していきましょう! 今回のテーマは機械学習プロジェクトに関する「ベストプラクティ
潜在反応モデル概要とSUTVAについてRubinとPearlでの違いを含めてまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 概要 潜在反応モデルにおいて、Rubin流とPearl流の2つ大きいアプローチの仕方がある。 両者の違いとして大きいものの一つに対象者(unit)の定義の違いがある。 この違いにより、前提とされている仮定が異なっている。 仮定:SUTVA 以下の2つにより構成されている。 No Interference between subjects assumption No mutiple versions of treatment assumption Rubinでは2つとも必要であり、PearlではNo Interference between subjects assumptionのみ必要。 潜在反応アプローチ 潜在反応アプローチ:
状態空間モデルを知るために、以前カルマンフィルタについてまとめました。 yhiss.hatenablog.com yhiss.hatenablog.com 今回はカルマンフィルタに代表される線形・ガウス型状態空間モデルでは推定が難しい問題についての推定方法である粒子フィルタについてまとめます。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 目次 目次 状態空間モデルとは? 線形・ガウス型状態空間モデル(カルマンフィルタ) 非線形・非ガウス状態空間モデル システムモデル、観測モデル 分布の定義 粒子フィルタの概要 特徴 粒子フィルタ詳細 フィルタ分布の近似 パラメータの推定方法 パラメータの対数尤度関数 粒子フィルタのアルゴリズム リサンプリング まとめ 参考文献 状態空間モデルとは? システムモデルと観測モデルから構成される 観測されるものと実際の状態が異なる場合
Sanity Checks for Saliency Mapsを読んでまとめました。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 背景と概要 機械学習技術が向上し複雑になり、インパクトを与えるようになるにつれ、説明する手法(Saliency method)が更にもとめられてきている。 様々なSanity methodを用いたSanity map その手法の適切さを評価するための、randomization testをベースとした手法(Sanity check)に関する論文。 論文では主に、Neural networkを用いた画像分類についての、いくつかのsaliency methodの分析について例示されている。 他の説明手法に対しても適用できる手法。 2種類のrandomization test 本論文ではランダム化する対象毎に2種類のrandomizatio
機械学習の可視化アルゴリズムSHAPを理解するために論文を読み進めていたところ、ゲーム理論を多少理解する必要がありそうだったので、ざっくりまとめました。 (理解が間違っている点があったら指摘いただければ幸いです) なぜゲーム理論を調べることになったのか? 機械学習モデルの可視化アルゴリズムであるSHAPは勾配ブースティング等で作ったモデルでも可視化できる便利なアルゴリズムです。 ただ表示される値がSHAP valueなのでその値自体を理解できていないと実際に使えないと思い論文を調べました。 SHAPによる局所的な可視化結果(https://github.com/slundberg/shapより) SHAPによる各変数のモデルへの寄与の可視化結果(https://github.com/slundberg/shapより) 実際にSHAPに関する論文を読んでいる中でSHAP valueはゲーム理
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