代理モデルによる機械学習モデルの説明 - Qiita
はじめに 代理モデル (surrogate model) とは複雑な機械学習モデル（e.g., DNN, GBDT）を近似する簡単なモデル（e.g., パラメタ数の少ないDNN, 単純決定木, etc）のことを指します．代理モデルは推論の高速化・機械学習モデルの説明などさまざまな用途に使われています． この記事では代理モデルによる機械学習モデルの説明をハンズオン的に紹介します．これは非常にシンプルかつ柔軟な手法ですが，アドホックな部分が多いためかハンズオン的な解説は見当たりませんでした．Christoph Molnar による Interpretable Machine Learning の Global Surrogate に概要は示されているので機械学習に詳しい人はこちらを読めば十分かもしれません．関連するライブラリに LIME や TreeSurrogate がありますが，わたしがこ
深層学習のセキュリティ課題と論文まとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 最終更新 2021/11/24 本質的な内容は変化していないものの，最新の研究動向に対して本記事で取り上げた論文はかなり古くなっているので注意してください． 本記事より良くまとめられているオープンアクセスの日本語文献があるので，そちらを参照するほうがよいと思います． 深層学習技術のセキュリティ課題についてはこちら 森川 郁也(富士通株式会社), "機械学習セキュリティ研究のフロンティア" 電子情報通信学会 基礎・境界ソサイエティ Fundamentals Review, Vol.15 No.1, 2021 https://www.jst
機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学べる書籍を執筆しました - Qiita
scikit-learnライブラリを用いて、機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学んでいただく書籍を執筆しました。 AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社） https://www.amazon.co.jp/dp/4297112094/ 既に発売開始しています。 機械学習の ・各種アルゴリズムの実装 ・それぞれのアルゴリズムの動作の仕組み これらを学んでみたい方に向けて執筆いたしました。 ご活用いただければ幸いです。 昨年書いた書籍 つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング（小川雄太郎、マイナビ出版） の、機械学習版のような位置付けです。 本記事では、 ・本書を書いたモチベーション ・本書の概要 ・本書の目次 を紹介いたします。 本書を書いたモチベーション 本書
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
