16:10 〜 16:30
[2L5-OS-19a-03] 機械学習モデルに関する調整方針や作業履歴の可視化手法
キーワード：可視化、作業者
本発表では機械学習モデルの品質評価支援やモデル作成者のスキル評価・向上を目的として，その調整作業の過程を可視化する手法を提案する．学習データやモデル構造を対象とする可視化手法は多数発表されているが，モデルの作成者に関する情報を可視化する手法は少ない．モデル作成過程での作業者の積極的な介入は精度向上に有効であると認められており，作業者の情報の可視化はモデルの性質の理解や改善などに有用であると考えられる．
そこで我々は，作業者に関する情報としてモデルの変更履歴や個々の調整作業の目的の可視化に焦点を当てた可視化ツールの設計を進めた．モデルの調整過程でモデルにどの程度の差分が生じたのかを計算し，調整に関する意図（モデルの精度向上を最優先，計算資源の制約を考慮など）と合わせて可視化する．実行例として数種類の機械学習コンペティションの参加記録から取得した作業履歴を可視化した結果を紹介する．
そこで我々は，作業者に関する情報としてモデルの変更履歴や個々の調整作業の目的の可視化に焦点を当てた可視化ツールの設計を進めた．モデルの調整過程でモデルにどの程度の差分が生じたのかを計算し，調整に関する意図（モデルの精度向上を最優先，計算資源の制約を考慮など）と合わせて可視化する．実行例として数種類の機械学習コンペティションの参加記録から取得した作業履歴を可視化した結果を紹介する．
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