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
管理会計:月次報告
月次報告は管理会計の中核です。月次報告は経営者にとって事業推進の適切さを確認する大切な資料であるべきです。 しかし、経営者やさらには事業部門の人々にとって、経理／企画担当が提供する月次報告はわかりにくいものになっています。
【弁理士に聞いた】商標で新たなマーケットを作り出した、とあるスタートアップの話 | Coral Capital
スタートアップが理解しておくべき「商標」とは——。 オンライン商標登録サービス「コトボックス」を提供するcotobox創業者で弁理士の五味和泰さんに、商標について深堀りしてもらう企画の第2弾。前回はスタートアップで良くある商標登録の失敗事例を語ってもらいましたが、今回は商標を使って新たなマーケットを作り出したスタートアップのお話です。 商標というと、自社の商品（サービス）と同じ名前だったり、紛らわしい名前を無断で使用できなくする権利を想像する人が多いと思います。しかし、今回ご紹介するのはちょっと意外な商標の使い方で、新たな市場を作り上げていきたいスタートアップの参考になりそうな事例となっています（聞き手・Coral Capitalパートナー兼編集長 西村賢） 五味和泰（ごみ・かずやす）cotobox株式会社 代表取締役。早稲田大学理工学部卒業。建設会社を経て、2005年にYKI国際特許事務
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