【US版Google公式ブログ記事】テック専門家に聞く：機械学習モデルはどのように自らを説明するのか？ | AI専門ニュースメディア AINOW

HOME/ AINOW編集部 /【機械学習の解釈可能性】テック専門家に聞く：機械学習モデルはどのように自らを説明するのか？【Google公式ブログ】 US版Googleブログ記事のひとつ『テック専門家に聞く：機械学習モデルはどのように自らを説明するのか？』では、同ブログ編集部のスタッフのひとりであるAndrea Lewis Åkerman氏が、Googleに在籍している研究者Been Kim氏に機械学習について質問した時の回答をまとめています。質問のテーマは「機械学習の解釈可能性」についてです。 「医師」のような特定の職業名が男性に関連付けられて翻訳されるような現象は、「AIのバイアス」として知られています。こうしたバイアスを緩和・除去するうえで重要となるのが、機械学習モデルがバイアスを伴った判断を下した理由を理解可能なように説明する「解釈可能性」です。 Kim氏によると、解釈可能性を実現

[misshiki]

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