「機械学習モデル理解のための説明法」

大阪大学 産業科学研究所
助教
原 聡 氏

講演概要

本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。

プロフィール

2013年3月大阪大学大学院工学研究科博士後期課程終了。IBM東京基礎研究所、国立情報学研究所を経て、2017年9月より現職。専門は機械学習で、特に特徴選択や異様検知。最近は機械学習モデルの説明法の研究に注力。