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【Ltech#5】説明可能な機械学習~価格査定とチャットボットを通して
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2019年2月21日開催 Ltech#5 LIFULL HOME'S 機械学習Night2 ~若手エンジニアが語る機械学習事例~ LT者:LIFULL AI戦略室 横山貴央
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前置き:IT/ICTで重要なのは,”デザイン”と”実験”である. スタートアップ文化を具現化した組織・経営管理をどのように実現するか. API産業間連携,プラットフォーマーとスタートアップの連携をどのように実現するか.これからは疎結合がキーワード. 一例として みらい翻訳 設立。
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ろくに電子工作もしたことない人間がIoT用ミドルウェアを作った話(IoTLT vol112 発表資料)
ろくに電子工作もしたことない人間がIoT用ミドルウェアを作った話(IoTLT vol112 発表資料)
Takuya Minagawa
IoT縛りの勉強会! IoTLT vol.112 @FIXER https://iotlt.connpass.com/event/320609/ 発表資料
iMacwoSu_Gong_de_barabaranishitaHua_.pptx
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kitamisetagayaxxx
MacWorldTokyo
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
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azuma satoshi
設計ナイト2024にて発表した内容になります。
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
sugiuralab
インタラクション2024
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
Yuki Miyazaki
AI/IT系の会社だと「データ」は商売道具の一つかと思いますが、その「データ」って今の社会で一体どんな価値を持っていて、今後どのような責務を担わせるのが健全なのだろうか?という思考の発散をしてみました。 ※喋りメインだったのでスライドだけだと内容薄いと思います, 気になった方はhttps://x.com/wox_aiまで。
協働AIがもたらす業務効率革命 -日本企業が押さえるべきポイント-Collaborative AI Revolutionizing Busines...
協働AIがもたらす業務効率革命 -日本企業が押さえるべきポイント-Collaborative AI Revolutionizing Busines...
Osaka University
AIの進化により、自動化、最適化、予測など、多くの業務プロセスが大きく変わりつつあります。しかし、その可能性を最大限に引き出すためには、AIを理解し、適切に活用するための新たな働き方が求められます。本セミナーでは、生成AIが業務プロセスの自動化や意思決定の高速化など、業務効率化にどのように貢献しているのか、さらに生成AIとリモートワークの組み合わせが、従業員の生産性向上にどのように結びつくのかを解説します。
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
osamut
Hyper-V and SCVMM
【JSAI2024】LLMエージェントの人間との対話における反芻的返答の親近感向上効果_v1.1.pdf
【JSAI2024】LLMエージェントの人間との対話における反芻的返答の親近感向上効果_v1.1.pdf
ARISE analytics
人工知能学会 全国大会 (JSAI2024) で行ったポスター発表の内容です。
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
tazaki1
HVAC2024第1回 技術講習会 スライド
Microsoft Azureで生成AIを使ってみた話 2024/6/14の勉強会で発表されたものです。
Microsoft Azureで生成AIを使ってみた話 2024/6/14の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
2024/6/14の勉強会で発表されたものです。
20240621_AI事業者ガイドライン_セキュリティパートの紹介_SeiyaShimabukuro
20240621_AI事業者ガイドライン_セキュリティパートの紹介_SeiyaShimabukuro
Seiya Shimabukuro
2024年6月21日Sproutという勉強会のLT資料です。
なぜそのDDDは効果が薄いのか?名ばかりDX案件での経験を踏まえて培った他の思考を交えた現代風?のDDD
なぜそのDDDは効果が薄いのか?名ばかりDX案件での経験を踏まえて培った他の思考を交えた現代風?のDDD
ssuserfcafd1
なぜそのDDDは効果が薄いのか?名ばかりDX案件での経験を踏まえて培った他の思考を交えた現代風?のDDD
気ままなLLMをAgents for Amazon Bedrockでちょっとだけ飼いならす
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Shinichi Hirauchi
クラメソさっぽろIT勉強会 (仮) #3 2024.06.18
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生成AIの実利用に必要なこと-Practical Requirements for the Deployment of Generative AI
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ろくに電子工作もしたことない人間がIoT用ミドルウェアを作った話(IoTLT vol112 発表資料)
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iMacwoSu_Gong_de_barabaranishitaHua_.pptx
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ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
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ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
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無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
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協働AIがもたらす業務効率革命 -日本企業が押さえるべきポイント-Collaborative AI Revolutionizing Busines...
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ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
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【JSAI2024】LLMエージェントの人間との対話における反芻的返答の親近感向上効果_v1.1.pdf
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Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
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Microsoft Azureで生成AIを使ってみた話 2024/6/14の勉強会で発表されたものです。
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20240621_AI事業者ガイドライン_セキュリティパートの紹介_SeiyaShimabukuro
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気ままなLLMをAgents for Amazon Bedrockでちょっとだけ飼いならす
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【Ltech#5】説明可能な機械学習~価格査定とチャットボットを通して
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説明可能な機械学習 価格査定とチャットボットを通して AI戦略室 横山 貴央
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。2 説明可能な機械学習
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。3 総務省 AI開発ガイドライン案 (2017) • 透明性の原則: 開発者は、AIシステムの入出力の検証可能性及び 判断結果の説明可能性に留意する。 • アカウンタビリティの原則: 開発者は、利用者を含むステークホルダに対しア カウンタビリティを果たすよう努める。 http://www.soumu.go.jp/main_content/000499625.pdf
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。4 機械学習における解釈性 • 機械学習における解釈性 (Interpretability in Machine Learning) – https://www.ai-gakkai.or.jp/my-bookmark_vol33-no3/ – https://www.slideshare.net/SatoshiHara3/ss-126157179 • 「AIはブラックボックスで信頼できない?」 →説明性、解釈可能性を担保するための取り組み → AIを使ったアプリケーションを「育てていく」際にも 使える視点だと思います
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。5 The big picture of Interpretable Machine learning 例)説明可能性を満たしやすい手法を導入する ・線形回帰 ・決定木 ・…. https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/ Chapter 5 Model-Agnostic Methods
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。6 「よい説明」が持つべき要素(抜粋) • Accuracy 未知データに対する正確性 • Fidelity 近似性(モデル間が近似になっている) • Consistency 同じデータで異なる類似モデルでも説明が似る • Stability 同じモデルで異なる類似データでも説明が似る • Comprehensibility 人間にとってわかりやすい • Certainty 説明がどれだけ正しそうかを示せる • Representativeness 予測したい事例をカバーできている https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/ 2.5 Properties of Explanations
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。7 自己紹介
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。8 自己紹介 横山 貴央 AI戦略室 出身: バイオ+統計 資格: 臨床検査技師 Yokoyama Takao
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。9 経歴 2015年4月 入社 BO開発グループ~MAM開発グループ AI推進ユニット~AI戦略室 ・アクセス異常検知 ・反響予測 ・チャットボット ・不動産価格推定
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。10 経歴 2015年4月 入社 BO開発グループ~MAM開発グループ AI推進ユニット~AI戦略室 ・アクセス異常検知 ・反響予測 ・チャットボット ・不動産価格推定
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。11 経歴 2015年4月 入社 BO開発グループ~MAM開発グループ AI推進ユニット~AI戦略室 ・アクセス異常検知 ・反響予測 ・チャットボット ・不動産価格推定
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。12 チャットボット
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。13 住まい探しのサポートセンター • 探し方がわからず離脱してしまうお客様を 減らしたい! • 専門のアドバイザーが、 電話、メール、チャットで待機 • 住まい探しのお困り事や、 探し方のご相談に無料で対応
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。14 サービス画面デモ
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。15 Bot導入によって変わったこと • 対応時間の延長 10時~19時 → 年中無休に! • 対応フローの分離 →人間はより専門的な業務に
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。16 Bot導入前 単純な応答 コンシェルジュ
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。17 人間はより専門的な業務に! コンシェルジュ 単純な応答
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。18 人間はより専門的な業務に! botで対応完了したケースが、 閑散期で 10~15% 繁忙期で 20~25% コンシェルジュ 単純な応答
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。19 どういう仕組み?
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。20 想定される文章を大量に学習させた • Microsoft LUISを利用(入力文→ラベル付けをしてくれる)
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。21 ユーザーからの自由入力に対してラベルとスコアを返却
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。22 これは説明可能性を満たしているか?
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。23 これは説明可能性を満たしているか? →…十分に満たしてない。 例えば誤分類が起きたときに、何が原因か確認でき るようにしておくべき。 ※ただし、重大な影響がない場合は、説明可能性は必要ない。
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。24 不動産価格査定
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。25 不動産価格査定 • 不動産鑑定士 – 個別の地域に強い – 有料。お手軽には相談しにくい いろんな地点の情報を一度に知りたい場合は? ざっくりとした参考値を手軽に知りたい場合は?
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。26 不動産価格査定 • 不動産鑑定士 – 個別の地域に強い – 有料。お手軽には相談しにくい いろんな地点の情報を一度に知りたい場合は? ざっくりとした参考値を手軽に知りたい場合は? 物件の参考価格が手軽に調べられる サービスがあると便利!
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。27 相場を知りたいときに無料で活用できる情報 LIFULL HOME’S PRICE MAP ・中古マンションの参考価格を地図上で一覧 ・全国の48万棟・470万戸を掲載 LIFULL HOME’S家賃・価格相場 ・エリア/駅別の家賃相場がわかる ・希望条件の設定も可能 ・中古マンション、戸建、土地をカバー
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。28 サービス画面デモ
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。29 どういう仕組み?
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。30 線形回帰モデル • y:価格 • β:重み • x: 物件の属性(広さ、場所、築年、etc..)
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。31 これは説明可能性を満たしているか?
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。32 「よい説明」が持つべき要素(抜粋) • Accuracy 未知データに対する正確性 • Fidelity 近似性(モデル間が近似になっている) • Consistency 同じデータで異なる類似モデルでも説明が似る • Stability 同じモデルで異なる類似データでも説明が似る • Comprehensibility 人間にとってわかりやすい • Certainty 説明がどれだけ正しそうかを示せる • Representativeness 予測したい事例をカバーできている https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/ 2.5 Properties of Explanations
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。33 これは説明可能性を満たしているか? 一部満たしている! → だが、問題点もある。 – 属性ごとの隠れた相互作用がある場合は? – 予測したい対象が線形性を満たさない場合は?
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。34
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。35 例えば、モデルを分ける
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。36 目的ごとにモデルを用意して、相互に近似するようにする
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。37 まとめ
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。38 まとめ 1. 「説明可能性」は「よいAI」の指針になるかも 2. プロダクトの初期は満たせないこともある 3. サービスを機械学習的に「改善していく」場合に 参考になるかもしれません
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。39 まとめ 1. 「説明可能性」は「よいAI」の指針になるかも 2. プロダクトの初期は満たせないこともある 3. サービスを機械学習的に「改善していく」場合に 参考になるかもしれません 4. 懇親会でぜひお話しましょう!
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本書の無断転載、複製を固く禁じます。40 Fin
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