AI班の記録(2017/02/22)
入試期間が明け、春季休暇初めてのAI班の活動でした。
AI班の主な活動の1つは各部員が読んだ論文の紹介です。
今回は2つの論文が紹介されました。
“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifierの紹介
機械学習のモデルの解釈可能な根拠を提示する手法「LIME」の論文の紹介です。元の論文はこちら。
一般的に機械学習は「ブラックボックス」と言われるように分類等の基準が人間には分からないため、学習データについてうまく学習されているように見えても期待していない的はずれな基準が用いられている可能性があります(これをData Leakageという)。
「LIME」はData Leakageなどを防ぐために以下のように人間が解釈できる形で基準を表すための仕組みです。
- 文書分類問題で、分類の基準としている単語
- 画像物体認識問題で、ある物体であると決める根拠とする画像範囲
Show and Tell: A Neural Image Caption Generatorの紹介
画像を入力すると、画像の内容を説明してくれるという手法の紹介です。
AI班の紹介
KCSは慶應義塾大学で唯一人工知能（情報論的学習）の理論や実装を勉強しているサークルです。4月からは初心者向けAI講習会も行います！新入部員募集中です！
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