機械学習モデルの判断根拠の説明

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第20回ステアラボ人工知能セミナー (2018年12月21日)
【講演スライド】
https://www.slideshare.net/SatoshiHar...

【講演者】
大阪大学 産業科学研究所 原 聡 様
https://sites.google.com/site/sato9hara/

【講演タイトル】
機械学習モデルの判断根拠の説明

【講演概要】
本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演の前半ではまず近年の代表的な研究について紹介する。後半では、発表者の最近の研究として「ランダムフォレストの簡略化」と「モデル列挙」について紹介する。

【開催報告】
https://stair.center/archives/1858

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