$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »

反実仮想説明法を活用したウェブアプリケーションのMVP開発

 反実仮想説明法を活用したウェブアプリケーションのMVP開発

Daiki Katsuragawa

October 16, 2022
Tweet

More Decks by Daiki Katsuragawa

Other Decks in Programming

Transcript

  1. 反実仮想説明法を活用した
    ウェブアプリケーションのMVP開発
    (PyCon JP 2022 Developer & Community Sprint)
    桂川大輝

    View Slide

  2. テーマ:反実仮想説明法を活用したウェブアプリケーションのMVP開発
    ● 背景:二値分類による予測に加えて反実仮想説明の提示をしたい
    ● 動機:ユーザーへの提示方法(UI)の検討をしたい
    ● 目標:ウェブアプリケーションのMVPの開発(叩き台)
    ● 今後:叩き台に基づきユーザーへの提示方法の検討など
    2

    View Slide

  3. 技術選定
    ● 機械学習モデル:ロジスティック回帰
    (scikit-learn[1]よりlinear_model.LogisticRegression)
    ● 反実仮想説明法:DiCE[2]
    ● データセット:自前で生成
    ● ウェブアプリケーションフレームワーク:Streamlit[3]
    3
    [1]scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.1.1 documentation(https://scikit-learn.org/stable/)
    [2]Diverse Counterfactual Explanations (DiCE) for ML — DiCE 0.8 documentation(http://interpret.ml/DiCE/)
    [3]Streamlit • The fastest way to build and share data apps(https://streamlit.io/)

    View Slide

  4. 4

    View Slide

  5. 5
    〇〇について入力
    入力後に予測

    View Slide

  6. 6
    反実仮想説明法に基づく
    状態を覆すための提案
    予測結果が出力
    (問題があると予測される場合)

    View Slide

  7. 7
    提案に従って値を変え
    (たと仮定)、再度予測

    View Slide

  8. 8
    予測結果が出力
    (問題がないと予測される場合)

    View Slide

  9. 9
    反実仮想説明法を活用したウェブアプリケーションの叩き台が完成

    View Slide

  10. 成果物
    ● ファイル×1(app.py)
    10
    streamlit run app.py

    View Slide

  11. 今後の展望
    ● リファクタリング(ある程度は済)
    ● 叩き台に基づきユーザーへの提示方法の検討
    ● 現実のデータセットの利用
    ● 他者からのフィードバック
    ● サーベイ
    11

    View Slide