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.
This slide describes an internal community on software engineering at Hitachi corporate group. Originally revealed at XP祭り2019 - conference on eXtreme Programming in Japan.
https://nagasaki-it-engineers.connpass.com/event/67240/ 3rd 長崎 Software Quality and Development Gathering にて行ったセッションのスライドです。セミナーではなく勉強会なので「私にはソフトウェアビジネスのコラボレーションはこう見えているけど皆さんはどうでしょう」というスタイルで話しました。あまりテクニカルなことは書いてありません。また、うまくいかない理由は多岐に渡りますが、おそらく皆さんが案外見ていないことを話しました。
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.
This slide describes an internal community on software engineering at Hitachi corporate group. Originally revealed at XP祭り2019 - conference on eXtreme Programming in Japan.
https://nagasaki-it-engineers.connpass.com/event/67240/ 3rd 長崎 Software Quality and Development Gathering にて行ったセッションのスライドです。セミナーではなく勉強会なので「私にはソフトウェアビジネスのコラボレーションはこう見えているけど皆さんはどうでしょう」というスタイルで話しました。あまりテクニカルなことは書いてありません。また、うまくいかない理由は多岐に渡りますが、おそらく皆さんが案外見ていないことを話しました。