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ヒトが理解できるのはいわゆる「弾力性」*2とか「ルールベース」が関の山であり、これを機械学習モデルに置き換えると所詮は(一般化)線形モデルもしくは決定木(回帰木)止まりになる
isrc のブックマーク 2019/12/20 12:02
機械学習の説明可能性(解釈性)という迷宮 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ[機械学習]ヒトが理解できるのはいわゆる「弾力性」*2とか「ルールベース」が関の山であり、これを機械学習モデルに置き換えると所詮は(一般化)線形モデルもしくは決定木(回帰木)止まりになる2019/12/20 12:02
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tjo.hatenablog.com2019/12/19
ちょっと前に、しょうもないことを某所で放言したら思いの外拡散されてしまいました。 機械学習の説明可能性(解釈性)、大半のケースで求められているのは厳密な分類・回帰根拠ではなく受け手の「納得感」なので...
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ヒトが理解できるのはいわゆる「弾力性」*2とか「ルールベース」が関の山であり、これを機械学習モデルに置き換えると所詮は(一般化)線形モデルもしくは決定木(回帰木)止まりになる
isrc のブックマーク 2019/12/20 12:02
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機械学習の説明可能性(解釈性)という迷宮 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
tjo.hatenablog.com2019/12/19
ちょっと前に、しょうもないことを某所で放言したら思いの外拡散されてしまいました。 機械学習の説明可能性(解釈性)、大半のケースで求められているのは厳密な分類・回帰根拠ではなく受け手の「納得感」なので...
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