2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

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[3E1-GS-2] 機械学習: 説明可能AI (1)

2020年6月11日(木) 09:00 〜 10:40 E会場 (jsai2020online-5)

座長:石畠正和(NTT)

10:20 〜 10:40

[3E1-GS-2-05] 決定木要約の効率良い構築法

説明可能な人工知能の実現に向けて

〇有村 博紀1、金森 憲太朗1、王 叶1 (1. 北海道大学)

キーワード:機械学習における説明可能性、信頼できるAI、離散最適化

信頼できる人工知能の実現方策の第一歩として,機械学習における予測の説明や解釈が関心を集めている.本稿では,機械学習における予測の説明可能性の向上技術の一環として,われわれが提案している決定木要約の学習の研究の進展を紹介する.

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