Microsoft の Responsible AI への取り組み (2020-11-10)

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November 10, 2020

Microsoft の Responsible AI への取り組み (2020-11-10)

第2回 AI/IoTシステム安全性シンポジウム(11/10~11/12)の登壇資料
https://ai-iot-system-safsec.connpass.com/event/186760/

1. Microsoft Responsible AI 概要
2. モデル再学習における互換性

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konabuta

November 10, 2020
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  1. Microsoft の Responsible AI への取り組み ⼥部⽥啓太 ⽇本マイクロソフト株式会社 Cloud Solution Architect

    – Machine Learning & Deep Learning
  2. ⼥部⽥啓太 Cloud Solution Architect – Machine Learning & Deep Learning

    略歴 : ⽇本マイクロソフト株式会社 カスタマーサク セス事業本部 Data & AI クラウドソリューションアー キテクト。統計解析ソフトウェアベンダーでのセールス エンジニアを経て、2018年 Microsoft に⼊社。 現在は、Azure Machine Learning を中⼼とした AI・機械学習のアーキテクトとしてお客様プロジェクト へ技術⽀援を⾏う。また、最新技術をイベント・セミ ナーで訴求している。
  3. アジェンダ

  4. アジェンダ

  5. Report

  6. None
  7. None
  8. ⼈間と AI のインタラクションのガイドライン 会話 AI のガイドライン インクルーシブデザインのガイドライン AI 公平性チェックリスト checklist

    データセット⽤データシートのテンプレート template 詳細情報 : 責任のある AI のリソース
  9. Control • MLOps • Data Drift Protect • Confidential ML

    • Differential privacy • Microsoft SEAL (準同型暗号) • Presidio Understand • InterpretML • FairLearn 詳細情報 : 責任のある AI のリソース
  10. AI ビジネス スクールは、ビジネス リーダーが成功し AI を⾃社ビジネスに活⽤するためのオンラインコース AI 戦略を定義して ビジネスバリューを創出 責任のある

    AI の⽅針を定義 組織における AI のスケール ビジネスリーダーのための AI テクノロジー導⼊ AI に対応する ビジネス⽂化を育成 ビジネスユーザ向け AI 17 9 22 22 10 事例 著名リーダー によるビデオ 実践ガイド 経営層による インサイト テクノロジー セッション In partnership with https://www.microsoft.com/ja-JP/ai/ai-business-school
  11. アジェンダ

  12. None
  13. モデル精度 ビジネス価値

  14. 互換性の導⼊が必要

  15. None
  16. 互換性に関する評価指標の導⼊ Compatibility score Updates in Human-AI Teams: Understanding and Addressing

    the Performance/Compatibility Tradeoff
  17. Updates in Human-AI Teams: Understanding and Addressing the Performance/Compatibility Tradeoff

  18. ( λ : 不協和の重み ) ← New Error Updates in

    Human-AI Teams: Understanding and Addressing the Performance/Compatibility Tradeoff
  19. None
  20. Updates in Human-AI Teams: Understanding and Addressing the Performance/Compatibility Tradeoff

    機械学習モデルの互換性 C (横軸) とモデル精度 RoC (縦軸) のトレードオフの関係
  21. microsoft/BackwardCompatibilityML

  22. lambda λ をスイープした結果を可視化

  23. Backward Trust Compatibility (BTC) Backward Error Compatibility (BEC) ・新しいモデル h2

    でも h1 と同じく分類が成功している割合 ・新しいモデル h2 でも h1 と同じく分類が失敗している割合
  24. 各クラスにおいて 互換性がなかったデータ数 べん図での理解 λ (互換性の割合) モデル精度 BTC BEC

  25. アジェンダ

  26. None
  27. Future Compute : AI とその社会における役割 Microsoft 責任のある AI Microsoft AI

    Business School Backward Compatibility Machine Learning (GitHub) Updates in Human-AI Teams: Understanding and Addressing the Performance/Compatibility Tradeoff InterpretML : Understand Models. Build Responsibly.
  28. None
  29. None