Open 2019.01.30
ステアラボ人工知能セミナー #20

機械学習モデルの判断根拠の説明

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■ 動画紹介

本動画は、機械学習モデルの判断根拠の説明と題して、原 聡 先生(大阪大学 産業科学研究所)が登壇します。
原 聡先生のご紹介はこちら
【登壇概要】
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。

■ コンテンツ一覧

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