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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...
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Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(1/8)

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(1/8)まとめ ・Google Researchを率いるJeff Deanによる恒例の年初投稿。去年の振り返りと今後の方向性 ・AIの倫理的利用については...
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Fairness Indicator:公正な機械学習を構築するためのツール(2/3)

1.Fairness Indicator:公正な機械学習を構築するためのツール(2/3)まとめ ・Fairness Indicatorsを使用すると公平性基準の計算と視覚化が可能になり、独自の基準を追加する事も可能 ・Fairness ...
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皆のためのMLモデルの構築:機械学習の公平性を理解する(2/3)

1.皆のためのMLモデルの構築:機械学習の公平性を理解する(2/3)まとめ ・what-ifツールを使うと個々の特徴が個々のデータポイントにどのような影響を与えているのかを確認可能 ・データの偏りを無視するために特定の特徴を考慮しないよ...
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What-If Tool:プログラムせずに機械学習モデルを見極める

1.What-If Tool:プログラムせずに機械学習モデルを見極めるまとめ ・What-Ifツールを使うと機械学習モデルのバイアスや誤分類、パフォーマンス悪化要因をチェック ・従来は使い捨てのプログラムを書いて検証する必要があったがコ...
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