Tag: XAI
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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... -
Blog 2023.06.10
Blog 2023.06.10
2023年度人工知能学会全国大会でチュートリアル講演を行いました Dr. Yoshikawa held a tutorial at The 37th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2023
2023年6月6日〜9日に熊本で開催された2023年度人工知能学会全国大会 (JSAI2023) にて、吉川上席研究員が「解釈可能な機械学習 〜説明は人のためか?〜」のタイトルで、チュートリアル講演を行いました。 以下は... -
Publications 2022.09.26
Publications 2022.09.26
決定木と深層ニューラルネットを用いた解釈可能な予測モデル Interpretable Model Combining Decision Rules and DNN
奥田 遼, 吉川 友也, “決定木と深層ニューラルネットを用いた解釈可能な予測モデル,” 第47回情報論的学習理論と機械学習研究会, 神奈川, Sep. 2022. 本研究では Decision Tree の解釈性と,D... -
Blog 2022.02.28
Blog 2022.02.28
吉川主任研究員がDEIM2022でチュートリアル講演を行いました Dr. Yoshikawa gave a tutorial talk at DEIM2022
2022年2月27日に第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2022) で吉川主任研究員が「説明可能な機械学習入門 ~Feature Attribution法~」のタイトルでチュートリアル講演... -
Blog 2022.01.27
Blog 2022.01.27
DEIM2022で吉川主任研究員がチュートリアル講演します Dr. Yoshikawa will give a tutorial at DEIM2022
第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2022)にて、吉川友也主任研究員が「説明可能な機械学習入門 〜Feature Attribution法〜」のタイトルでチュートリアル講演を行います。講演で... -
Publications 2021.12.12
Publications 2021.12.12
Neural generators of sparse local linear models for achieving both accuracy and interpretability Neural generators of sparse local linear models for achieving both accuracy and interpretability
Yuya Yoshikawa, and Tomoharu Iwata. “Neural generators of sparse local linear models for achieving both ... -
Publications 2021.12.12
Publications 2021.12.12
Gaussian Process Regression With Interpretable Sample-wise Feature Weights Gaussian Process Regression With Interpretable Sample-wise Feature Weights
Yuya Yoshikawa, and Tomoharu Iwata. “Gaussian Process Regression With Interpretable Sample-wise Feature ...