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【CDLE宮城】第1回勉強会:機械学習の説明性

 【CDLE宮城】第1回勉強会:機械学習の説明性

【CDLE宮城】第1回勉強会での講演資料です.
https://jdla.connpass.com/event/336102/

XAIのプログラミング教材はこちら:
https://koikezlemma.github.io/XAI/

Atsushi Koike

November 20, 2024
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  1. 4 %9ΠϯϑϧΤϯαཆ੒ߨ࠲ Stage1: DXスターター • DX推進⼈材,サポート⼈材 • 初⼼者向け基礎知識から標準的な プログラミングまで •

    e-learning(オンデマンド) Stage2: DXインフルエンサ • 組織のDX化を牽引する⼈材 • 実習(対⾯,リアルタイムのオン ライン)により実践的・発展的な スキルを習得 • 科⽬ • Jetson実習 (リアルタイム画像分類) • Kaggle実習 (データ解析・活⽤)
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  4. આ໌ͷܭࢉํ๏ʹΑΔ෼ྨ 説明モデル ⾃⼰説明可能なモ デル 説明を事後付加す るモデル 特定の予測モデル に対するモデル 任意のモデルに適 ⽤可能なモデル

    10 モデル⾃体が 説明になっているもの (決定⽊, 重回帰モデルなど) モデルの中⾝を 解析するもの (Grad-CAMなど) モデルの中⾝を ⾒ないもの (LIME,Shapなど) HMBTTCPYϞσϧ CMBDLCPY Ϟσϧ
  5. ઢܗॏճؼϞσϧ l ༧ଌ஋ʢ໨తม਺ʣΛಛ௃ྔͷઢܗࣜͰද͢ l ༧ଌϞσϧͷೖྗɿಛ௃ྔ𝑋!, 𝑋", ⋯ , 𝑋# ʢઆ໌ม਺ʣ

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