機械学習の説明可能性（解釈性）という迷宮 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと前に、しょうもないことを某所で放言したら思いの外拡散されてしまいました。 機械学習の説明可能性（解釈性）、大半のケースで求められているのは厳密な分類・回帰根拠ではなく受け手の「納得感」なので、特に実ビジネス上は説明可能性に長けたモデルを開発するより、納得できないお客さんを巧みに関係性構築した上で口八丁で完璧に説得できる凄腕営業ピープルを雇う方が重要— TJO (@TJO_datasci) 2019年11月23日 これ自体は与太話なので実際どうでも良い*1のですが、最近色々な研究や技術開発の進展はたまた実務家による考察などを見ていて、「機械学習の説明可能性（解釈性）というのは思った以上に複雑な迷宮だ」と感じることがままあったのでした。 ということで、今回の記事では僕のサーベイの範囲でザッと見て目についた資料などを超絶大雑把にリストアップした上で、主に実務における説明可能性とは何かとい
山口敬之の強姦事件で刑事と民事で逆の結果が出たワケ
山口敬之の民事敗訴の件で刑事と違う結果になったがO.J.シンプソン事件とそっくりだ。 この事に混乱している人が見られるが、これは法の「仕様」上正常な動作なので少し説明したい。 刑事と民事では証明責任のあり方が違うのが原因だ。 それに伴い「黙秘」「自白」の扱いも違ってくる。 まず、刑事事件で訴えられた者を「被告人」といい、民事事件では「被告」という。両者の混同も多い。 この刑事裁判では、被告人が有罪であると証明するのは全て検事(国)の責任だ。 更に「相当程度明らかに」まで証明しなきゃいけない。「どっちかというと有罪かな」という程度じゃ駄目なのだ。「こりゃほぼ間違いなく有罪だろ」ってぐらいじゃないと有罪にならないというのがルールなのである。 だから被告人としては検事の主張や事実の摘示に「疑いがある」程度まで崩せればいい。その場合は無罪判決となるというのがルールなのだ。 一方民事事件では請求(金
すべてのプログラマーが試すべき挑戦的なプロジェクト
Austin Z. Henleyのブログより。 更新12/14: この投稿は、Hacker NewsとRedditに関する多くの議論に拍車をかけました。 提案されたプロジェクトのいくつかを収集し、この投稿の最後にリストに入れました。 私はよくサイドプロジェクトを始めたいが、何を作るべきか分からない多くの学生やプロの開発者と話します。以下は、私に多くを教えてくれたいくつかのソフトウェアプロジェクトです。実際、それらは何度も作ることができ、毎回新しいことを学ぶことができるので素晴らしいです。従って、何を作るのか分からない場合、または新しいプログラミング言語またはフレームワークを学びたい場合は、私は次のいずれかから始めます。 テキストエディタ 2Dゲーム - スペースインベーダー コンパイラ - Tiny BASIC ミニ・オペレーティング・システム スプレッドシート (難しい!) ビデオゲーム
Googleが社員と内戦状態です
Googleが社員と内戦状態です2019.12.20 12:0096,306 Bryan Menegus - Gizmodo US ［原文］ （ satomi ） 19歳のほぼ最年少でGoogleに採用されて2年。 Chromeセキュリティ部門で優秀な成績を収めて昇進したKathryn Spiersさんが13日、強制解雇されました。 理由はわかりません。心当たりがあることと言っても、サンクスギビング前に解雇された4人と同じく、社内の非正規雇用（過半数を占める）の人たちの平等な扱いを求めている正社員ということぐらいです。 コード数行が会社の逆鱗に触れるChromeで社員向けの社規の通知を担当していたSpiersさんは、Googleが組合潰しのコンサル会社を雇ったという話、デモした社員が立て続けに解雇された話、社員に抗議されて会社が渋々社員の権利をまとめた一覧を公開した話を聞き、日常業務の一環
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