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  AIがもたらす人類の危機の本質と「解釈可能性の問題」 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）

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  • 2023/07/14

  私たちが日々利用している人工知能（AI）ツールのユーザーインターフェースの裏側には、謎が隠されている。一般ユーザーは、アプリやデバイスがどのように動作しているかを知らないことに慣れている。しかし、機械学習モデルを構築・改良している専門家ですら、AIがどのように意思決定するのか完全に把握できておらず、AIの判断結果を完全に予測することもできない。これは「解釈可能性の問題」と呼ばれる。 「現代のAIシステムは、人間の脳に匹敵するくらい複雑だ。実際、ニューラルネットワークは人間の脳を模している」と、コンピュータサイエンティストで『テクノロジーは貧困を救わない（原題Geek Heresy）』の著者である外山健太郎はいう。 外山は、かつてマイクロソフトでコンピュータビジョンを専門に研究していた。彼は、AIが人間の脳に匹敵しはじめていると考えており、その定義を考えれば、人間がAIの行動を予測することは

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  機械学習モデルの解釈可能性について (2020-11-11)

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  • 2020/11/13

  ＜ OSS X Users Meeting ＞ #29 AI / Deep Learning での講演資料です。 https://eventregist.com/e/OSSX-2020-11

  
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  [Amazon SageMaker Clarify] 機械学習モデルの解釈可能性・公平性を確認できるSageMakerの新機能を使ってみた #reinvent | DevelopersIO

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  • 2020/12/14

  [Amazon SageMaker Clarify] 機械学習モデルの解釈可能性・公平性を確認できるSageMakerの新機能を使ってみた #reinvent こんにちは、Mr.Moです。 現在開催中のre:Invent 2020では次々と新しいサービスや新機能の発表がされています。その１つに「Amazon SageMaker Clarify」というSageMakerの新しい機能があります。こちらはブラックボックスになりがちな機械学習のモデルの解釈可能性・公平性を明らかにする際の支援をする機能です。さっそく実際に使いながら見ていきたいと思います。 なお、下記の速報記事とまとめ記事もありますのであわせてご覧いただければと思います。 Amazon SageMaker Clarifyとは？ Amazon SageMaker Clarify は、潜在的なバイアスを検出し、モデルが行う予測の説明を支

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