explainable ai

入門/解説

DAAM:生成した画像のどの部分にプロンプトが効いているのかを可視化する

1.DAAM:生成した画像のどの部分にどのプロンプトが効いているのかを可視化するまとめ ・「AIが何に基づいて動いているのかわからないので説明ができない」という問題は昔から指摘されていた ・「AIが画像のどこに注目したのか?」を視覚化するA...
学習手法

StylEx:犬と猫の違いは何かを視覚的に説明する新しい手法(1/2)

1.StylEx:犬と猫の違いは何かを視覚的に説明する新しい手法(1/2)まとめ ・ニューラルネットワークが何に着目して画像を分類しているか特定する事は困難 ・従来手法は注目している場所や全体的な特徴はわかるが特徴が分離できていない ・St...
その他の調査

AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2021年の進展と2022年の予測リサーチ編(2/2)

1.AI、機械学習、データサイエンス、ディープラーニングの2021年の進展と2022年の予測リサーチ編(2/2)まとめ ・OpenAIのCLIPは文章と画像をつなぐ、とてもエキサイティングな可能性を提示した ・文章から画像を作成するテクノロ...
入門/解説

Explainable AI:説明可能なAI(3/3)

1.Explainable AI:説明可能なAI(3/3)まとめ ・xAIよりAIが内包する偏見(bias)の解決に力を割くべきと主張する人もいる ・人間の意思決定も理由を説明できていない可能性があるが機械に説明を求めるのは意義があるのか?...
入門/解説

Explainable AI:説明可能なAI(2/3)

1.Explainable AI:説明可能なAI(2/3)まとめ ・説明可能なAIを実現するためにはデータとモデルとユーザを理解する事が必要になる ・「説明可能性に関する機能」は、主要部分の設計段階でAIモデル/システムに組み込む必要がある...
入門/解説

Explainable AI:説明可能なAI(1/3)

1.Explainable AI:説明可能なAI(1/3)まとめ ・グローバルなAI経済は2022年までに約1.2兆ドルから約3.9兆ドルに増加すると予想されている ・このように広く使われるようになったAIだが根拠を説明できないという問題を...
入門/解説

人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測research編(3/3)

1.人工知能とデータサイエンスの2019年の主な進展と2020年の予測research編(3/3)まとめ ・ビジネスにAIを採用させる事を成功するためにはビジネス固有のカスタムソリューションが必要 ・より複雑なデータサイエンスの問題には、特...