真é¢ç›®ãªãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒžã®ãŸã‚ã®ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニング入門
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Interpretable Machine Learning
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 è¦ç´„ 機械å¦ç¿’ã¯ã€è£½å“や処ç†ã€ç ”究を改善ã™ã‚‹ãŸã‚ã®å¤§ããªå¯èƒ½æ€§ã‚’秘ã‚ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ã—ã‹ã—ã€ã‚³ãƒ³ãƒ”ュータã¯é€šå¸¸ã€äºˆæ¸¬ã®èª¬æ˜Žã‚’ã—ã¾ã›ã‚“。ã“ã‚ŒãŒæ©Ÿæ¢°å¦ç¿’を採用ã™ã‚‹éšœå£ã¨ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ 本書ã¯ã€æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’モデルやã€ãã®åˆ¤æ–を解釈å¯èƒ½ãªã‚‚ã®ã«ã™ã‚‹ã“ã¨ã«ã¤ã„ã¦æ›¸ã‹ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ 解釈å¯èƒ½æ€§ã¨ã¯ä½•ã‹ã‚’説明ã—ãŸå¾Œã€æ±ºå®šæœ¨ã€æ±ºå®šè¦å‰‡ã€ç·šå½¢å›žå¸°ãªã©ã®å˜ç´”ã§è§£é‡ˆå¯èƒ½ãªãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã«ã¤ã„ã¦å¦ã³ã¾ã™ã€‚ ãã®å¾Œã®ç« ã§ã¯ã€ç‰¹å¾´é‡ã®é‡è¦åº¦ (feature importance)ã‚„ALE(accumulated local effects)ã‚„ã€å€‹ã€…ã®äºˆæ¸¬ã‚’説明ã™ã‚‹LIMEやシャープレイ値ã®ã‚ˆã†ãªãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã«éžä¾å˜ãªæ‰‹æ³•(mo
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写真ã®äººç‰©ã«AIã§å‘½ã‚’å¹ã込む｢Deep Nostalgiaï½£ã€èª°ã§ã‚‚ç„¡æ–™ã§ãŠè©¦ã—å¯èƒ½2021.03.06 21:0039,852 Andrew Liszewski - Gizmodo US ［原文］ （ mayumine ） ディープラーニングã§ã€æ•…人ã®é¡”ã®è¡¨æƒ…を蘇らã›ã¾ã™ã€‚ 祖先検索やオンライン家系図を作æˆã‚µãƒ¼ãƒ“スをæä¾›ã™ã‚‹ã‚¤ã‚¹ãƒ©ã‚¨ãƒ«ã®ä¼æ¥ï½¢MyHeritageï½£ã¯ã€å…ˆç¥–ãªã©ã®å¤ã„写真ã®é¡”ã‚’ã€ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングã®æŠ€è¡“ã§å‹•ã‹ã™ã“ã¨ãŒã§ãるサービス｢Deep Nostalgia｣をリリースã—ã¾ã—ãŸã€‚ã¾ã‚‹ã§ã€å†™çœŸã‚’撮られるå‰ã®ãƒãƒ¼ã‚ºã®æº–備をã—ã¦ã„るよã†ãªæ„Ÿã˜ã§ã€AIã¨ã¯ã‚ã‹ã£ã¦ã„ã¦ã‚‚ã€ã¾ã‚‹ã§æ•…人ãŒãã“ã§ç”Ÿãã¦ã„るよã†ã«æ„Ÿã˜ã¾ã™ã€‚ カメラã®ã‚·ãƒ£ãƒƒã‚¿ãƒ¼ã‚’切ã£ãŸå‰å¾Œã®1.5 秒ãšã¤ã®å‹•ç”»ãŒè¨˜éŒ²ã•ã‚Œã‚‹ã€iOSã‚„iPadOSã®Live Photosã£ã½ãã‚‚ã‚ã‚Šã¾ã™ã。Live Photosã¯ã€ã‚·ãƒ£ãƒƒã‚¿
深層å¦ç¿’ DS-GA 1008 · 2020年度春å¦æœŸ · ニューヨーク大å¦ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ»ã‚µã‚¤ã‚¨ãƒ³ã‚¹ãƒ»ã‚»ãƒ³ã‚¿ãƒ¼
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Deep Neural Networkを使ã£ã¦ç”»åƒã‚’好ããªç”»é¢¨ã«å¤‰æ›ã§ãるプãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã‚’Chainerã§å®Ÿè£…ã—ã€å…¬é–‹ã—ã¾ã—ãŸã€‚ https://github.com/mattya/chainer-gogh ã“ã‚“ã«ã¡ã¯ã€PFNリサーãƒãƒ£ãƒ¼ã®æ¾å…ƒã§ã™ã€‚ブãƒã‚°ã®1行目ã¯botã«æŒã£ã¦è¡Œã‹ã‚Œã‚„ã™ã„ã®ã§ã€3行目ã§æŒ¨æ‹¶ã—ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚ 今回実装ã—ãŸã®ã¯â€A Neural Algorithm of Artistic Styleâ€(元論文)ã¨ã„ã†ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã§ã™ã€‚生æˆã•ã‚Œã‚‹ç”»åƒã®ç¾Žã—ã•ã¨ã€ç”»åƒèªè˜ã®ã‚¿ã‚¹ã‚¯ã§äºˆã‚訓練ã—ãŸãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆã‚’ãã®ã¾ã¾æµç”¨ã§ãã‚‹ã¨ã„ã†ãŠæ‰‹è»½ã•ã‹ã‚‰ã€ä¸–ç•Œä¸ã§è©±é¡Œã«ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ã“ã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã®ä»•çµ„ã¿ãªã©ã‚’説明ã—ãŸã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ æ¦‚è¦ 2æžšã®ç”»åƒã‚’入力ã—ã¾ã™ã€‚片方を「コンテンツ画åƒã€ã€ã‚‚ã†ç‰‡æ–¹ã‚’「スタイル画åƒã€ã¨ã—ã¾ã—ょã†ã€‚ ã“ã®ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã¯ã€ã‚³ãƒ³ãƒ†ãƒ³ãƒ„ç”»åƒã«æ›¸ã‹ã‚ŒãŸç‰©ä½“ã®é…置をãã®ã¾
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