機械学習の社会実装では、予測精度が高くても、機械学習がブラックボックであるために使うことができないということがよく起きます。
このスライドでは機械学習が不得意な予測結果の根拠を示すために考案されたLIMEの論文を解説します。
Ribeiro, Marco Tulio, Sameer Singh, and Carlos Guestrin. "" Why should i trust you?" Explaining the predictions of any classifier." Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. 2016.
博士論文の執筆した時に作った,チェックリストをスライドにまとめました.
This slide is only for Japanese speakers
他に参考になるページ
+修士論文の作り方( http://itolab.is.ocha.ac.jp/~itot/lecture/msthesis.html ) by 伊藤先生
+修論(D論)参考( http://d.hatena.ne.jp/rkmt/20101217/1292573279 ) by 暦本純一先生
機械学習の社会実装では、予測精度が高くても、機械学習がブラックボックであるために使うことができないということがよく起きます。
このスライドでは機械学習が不得意な予測結果の根拠を示すために考案されたLIMEの論文を解説します。
Ribeiro, Marco Tulio, Sameer Singh, and Carlos Guestrin. "" Why should i trust you?" Explaining the predictions of any classifier." Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. 2016.
博士論文の執筆した時に作った,チェックリストをスライドにまとめました.
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+修士論文の作り方( http://itolab.is.ocha.ac.jp/~itot/lecture/msthesis.html ) by 伊藤先生
+修論(D論)参考( http://d.hatena.ne.jp/rkmt/20101217/1292573279 ) by 暦本純一先生
These slides include many inappropriate graphs. If you want to tell the summary of the data correctly, you should avoid to use graphs in this presentation. They can mislead those who view them.
In English, the title of presentaion is "24 slides including graphs that should not be absolutely drawn".
13. Connect
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