[3B1-TS-3] Tutorial 3

[3B1-TS-3-01] Tutorial

吉川 友也¹ (1. 千葉工業大学)

解釈可能な機械学習 (Interpretable Machine Learning; IML) は機械学習モデルの出力の根拠を説明する技術であり，AIシステムの透明性が求められる昨今において重要な技術の一つとなっている．
またIMLはモデルや訓練データのデバッグ，データ分析等，研究開発をサポートする道具としても有用である．
本講演では，IMLの代表的な手法を解説するとともに，最近の研究動向についても紹介する．