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機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)

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【第40回AIセミナー】
「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか?〜」
https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html

【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。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。

【第40回AIセミナー】
「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか?〜」
https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html

【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。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。

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