機械学習モデル解釈ナイト (エンジニア向け)

イベント内容

機械学習モデル解釈ナイト !

機械学習アルゴリズムを活用して、複雑なデータの関係性をうまく捉えられることができるようになってきています。しかしながら、アルゴリズムが複雑化したために、下記のような問題が出てきました。

• 構築された機械学習モデルは妥当なものか？信頼できるか？
• なぜこの予測値になったのか現場に説明できない
• モデルをどうやって改善すればいいか分からない

本勉強会ではモデルの解釈に関連する様々なテクノロジーについて説明します。

※ 学生さんの参加も可能です ！
※ 参加希望者多数のため定員を増やしました。(50->75->90->100名)

タイムテーブル（題名、登壇者など調整中）

時間	セッションテーマ	登壇者
18:00	受付・開場
19:00	開演
19:00 - 19:40	BlackBox モデルの説明性・解釈性技術の実装 表形式データ、画像データ、テキストデータに対して、種々の説明性・解釈性技術を実装し、実行してみた結果や感想について解説します。	小川雄太郎 株式会社電通国際情報サービス
19:45 - 20:25	一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM) 本セッションでは、最も古典的かつ重要な解釈可能モデルの一つである GLM と、その応用技術である GAM について、歴史とアルゴリズムを概観します。さらに、実際に解析する場面を想定し、GLM/GAM に対するモデル解釈で気をつけるべきポイントもご紹介します。	山口順也 日本マイクロソフト株式会社
20:30 - 21:00	AutoML のモデルを Azure Machine Learning Interpret で解釈してみる AutoML で作成したモデルを Azure ML のモデル解釈機能で解釈します。	女部田啓太 日本マイクロソフト株式会社

持ち物

• 名刺

Deep Learning Lab とは

Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。

詳しくはこちらをご参照ください。 https://www.slideshare.net/hironojumpei/deep-learning-lab-ai-expo

※本イベントで収集された個人情報の取り扱いについて

日本マイクロソフト株式会社の個人情報保護方針に準拠して取り扱います。 https://www.microsoft.com/ja-jp/mscorp/privacy/default.aspx

注意事項