2. • ⾃動機械学習の概要
• モデル解釈の概要
• Azure ML service 全体像
• Automated ML の特徴
• デモンストレーション#1
Automated ML
Introduction
• Interpretability SDK
• Microsoft Interpret ML
• デモンストレーション#2
Model
Interpretability
Azure ML service
29. konabuta/DataExplore-Workshop
Algorithm Environment Interpretability Type Description
Decision Tree
Azure ML service Python
SDK / InterpretML
Interpretable
Decision Tree (決定⽊) を⽤いたモデル開発
のサンプルコード
Linear Regression
Excel / Azure ML service Python
SDK / InterpretML
Interpretable
Linear Regression (線形回帰) を⽤いたモデ
ル開発のサンプルコード
Decision Tree & Linear Regression Power BI - Key Influencers Interpretable KPI 要因探索ビジュアル機能
AutoML + Model Interpretability
Azure ML service Python SDK
(Automated ML + Interpretabiliy
SDK)
Model-Agnostic
⾃動機械学習 + モデル解釈統合フレームワー
ク
Microsoft InterpretML Python - Classification Interpretable
Microsoft Interpret ML によるモデル開発の
サンプルコード
Global Surrogate n/a Model-Agnostic Global Surrogate を⽤いたモデル解釈
Permutation Feature Importance n/a Model-Agnostic PFI を⽤いたモデル解釈
LIME external site Model-Agnostic LIME によるモデル解釈
SHAP external site Model-Agnostic SHAP によるモデル解釈
30. Azure AI 概要
Azure Machine Learning service ドキュメント
Azure Machine Learning service Sample Code
Interpretable Machine Learning
- A Guide for Making Black Box Models Explainable