Tag: XAI
Showing 16 posts
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Blog 2025.05.26
Blog 2025.05.26
ZOZO研究所との共同研究論文がIJCAI2025に採択 A collaborative research paper with ZOZO Research accepted at IJCAI 2025
弊センターの吉川と、メルボルン大学 木村 正成氏、ZOZO研究所の清水 良太郎氏、斎藤 侑輝氏とで行った共同研究により執筆した論文、”Explaining Black-box Model Prediction... -
Publications 2025.04.17
Publications 2025.04.17
A machine learning model for predicting fertilization following short-term insemination using embryo images (Reproductive medicine and biology) A machine learning model for predicting fertilization following short-term insemination using embryo images (Reproductive medicine and biology)
Masato Saito, Hirofumi Haraguchi, Ikumi Nakajima, Shinya Fukuda, Chenghua Zhu, Norio Masuya, Kazunori Matsumot... -
Poster 2025.04.10
Poster 2025.04.10
Disentangling Likes and Dislikes in Personalized Generative Explainable Recommendation (WWW2025) Disentangling Likes and Dislikes in Personalized Generative Explainable Recommendation (WWW2025)
Ryotaro Shimizu, Takashi Wada, Yu Wang, Johannes Kruse, Sean O’Brien, Sai HtaungKham, Linxin Song, Yuya ... -
Blog 2024.07.09
Blog 2024.07.09
医療健康データ科学研究センターシンポジウムで吉川上席研究員が講演しました Dr. Yoshikawa held a talk at a symposium hosted by Research Center for Medical and Health Data Science
2024年度 統計数理研究所 医療健康データ科学研究センターシンポジウムで、吉川上席研究員が「説明可能AIの基礎と研究動向」というタイトルで講演しました。講演資料は以下で公開されています。 -
Blog 2024.06.11
Blog 2024.06.11
応用数理ものづくり研究会 第56回技術セミナーで吉川上席研究員が講演しました Dr. Yoshikawa held a talk at the seminar hosted by the Japan Society for Industrial and Applied Mathematics
日本応用数理学会 応用数理ものづくり研究会主催の第56回技術セミナーで、吉川上席研究員が「ブラックボックス機械学習モデルの判断根拠を説明する技術」というタイトルで講演しました。講演資料は以下で公開されています。 -
Publications 2024.06.01
Publications 2024.06.01
Instance AttributionとFeature Attributionの一貫性制約を満たす集合関数の局所説明法 (JSAI2024) Local Explanations With Consistency Constraints Between Instance and Feature Attributions for Set Functions (JSAI2024)
吉川 友也, 木村 正成（ZOZO Research）, 清水 良太郎（ZOZO Research）, 斎藤 侑輝（ZOZO Research）, “Instance AttributionとFeature ... -
Blog 2024.05.16
Blog 2024.05.16
AISTATS 2024に論文が採択 A paper was accepted at AISTATS 2024
説明可能AIに関する論文が、機械学習の難関国際会議であるAISTATS 2024に採択されました。 Yuya Yoshikawa, and Tomoharu Iwata, “Explanation-Based Train... -
Publications 2024.03.21
Publications 2024.03.21
Explanation-based Training with Differentiable Insertion/Deletion Metric-aware Regularizers (AISTATS2024) Explanation-based Training with Differentiable Insertion/Deletion Metric-aware Regularizers (AISTATS2024)
Yuya Yoshikawa, Tomoharu Iwata, “Explanation-Based Training with Differentiable Insertion/Deletion Metric-Awar... -
Projects 2024.02.22
Projects 2024.02.22
説明可能な機械学習 Explainable Machine Learning
人工知能（AI）の精度・性能は日進月歩で進化し続けており、AIシステムは今後の社会の発展に必要不可欠なものと言えます。その一方で、AIのコア技術であるニューラルネット等の機械学習法は、時として人間が想定しない分類・予測を... -
Blog 2024.01.11
Blog 2024.01.11
第21回ディペンダブルシステムワークショップで吉川上席研究員が招待講演を行いました Dr. Yoshikawa held an invited talk at The 21st Dependable System Workshop
第21回ディペンダブルシステムワークショップにて、吉川上席研究員が説明可能AIについての招待講演を行いました。 講演タイトル 説明可能AI：代表的手法と最近の動向 概要 最近の深層学習モデルは様々なAIシステムで実用化さ...