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SHAPやLIMEなどの説明AI（XAI）のご紹介 / SHAP LIME PDP Grad-CAM
************************************************************* # 要約 ************************************************************* ・SHAP のアルゴリズムを説明 ・SHAPに近い手法「LIME」との比較及び考察も記載 ・SHAP 以外の手法で算出した Feature Importance との比較及び考察も記載 ・オープンソースのデータ及びコードを使ってハンズオン ┗テーブルデータ and 画像データに適用 ・SHAP 以外の画像説明モデル Grad-CAM, Guided Grad-CAM の紹介
こんばんは。 珍しく、この時間まで起きています。 最近は子供と一緒に21時に寝ていました。 最近、スマホの調子が悪く、スマホからハテブをするのが難しくなりました。 読んでいるブログの半分以上はできません。 何故か日に日に、できないブログが増えていきます。 ブクマＢ！のページから入るとハテブをできるのですが、2度手間で、時間がかかってしまい、嫌になってしまっています。 他の方のブログにお邪魔するのも減りました。 ブログサークルにも朝に見るくらいで、あまり真剣にやっていません。 申し訳ないくらいです。 また、息子の学校生活、友人関係でも嫌なことがあり、なんとなくここ最近は気が滅入っていました。 そんな中、偶然、気になったブログを見つけました。 これはブログサークル内で見かけたものです。 フォローもしていない方なので、載せてもいいのか悩みました。 不快等、ありましたらすぐ削除しますのでご連絡くだ
「ここ2年ほど、主要な国際AI学会では新しい『説明可能なAI』の手法の提案よりも、どの説明可能AIが実社会で使えるか、生成する説明に信頼性があるか、などを検証する研究が増えてきた」。説明可能AIの研究動向に詳しい大阪大学 産業科学研究所の原聡助教はこう語る。 説明可能AIへのニーズや実用化への機運が産業界で高まりつつある一方、大学など学術界においては技術の限界や過信へのリスクに警鐘を鳴らす研究が目立ってきた。説明可能AIの実用化に向けた、産業界と学術界双方の動きを追った。 説明可能AIの代表選手「LIME」と「SHAP」 説明可能AIの手法はいくつかあるが、特に産業界において代表的な手法と目されているのが「LIME（local interpretable model-agnostic explanations）」と、その発展形である「SHAP（SHapley Additive exPlan
ずっと食べたかったバターチキンカレーに舌鼓♪「Chilli Lime」でランチを堪能。 - 香港住んでみたら、意外と良かったんですけど・・・
ずーっとインド料理を欲していました。 香港にはたくさんの本格的なインド料理屋さんがあるので、 結構レベルが高いと思います。 インド人の方たちが作っている、 本格的なインド料理。 本格的すぎて口に合わないこともありますが、 王道のカレーやタンドリーチキンなんかは 本当に美味しいです。 コロナ禍になってからなかなか行けず、 だいぶそんな本格的なインド料理から 遠ざかっていました。 今回は久しぶりにインド料理屋さんに行けたので、 大好きなバターチキンカレーを食べてきました。 とは言っても、タイ料理っぽいものもメニューにあったり。 色々アジア料理のミックスのお店のようです。 Chilli Lime ※店舗の詳細情報は、記事の一番下にあります。 最近新しいお店が増えている チョンクワンオー（将軍墺）にあります。 駅から海側に向かって歩くこと徒歩7～8分くらいです。 近所には私の大好きな『Don Do
Python: LIME (Local Interpretable Model Explanations) を LightGBM と使ってみる - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は、機械学習モデルの解釈可能性を向上させる手法のひとつである LIME (Local Interpretable Model Explanations) を LightGBM と共に使ってみる。 LIME は、大局的には非線形なモデルを、局所的に線形なモデルを使って近似することで、予測の解釈を試みる手法となっている。 今回使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.15.7 BuildVersion: 19H2 $ python -V Python 3.8.5 もくじ もくじ 下準備 Boston データセットを LightGBM で学習させる LIME を使って局所的な解釈を得る 参考 下準備 まずは、下準備として使うパッケージをインストールしておく。 $ pip install lime sciki
米Axiosによると、Limeは全従業員の14％に当たる約100人をレイオフした。 スクーターおよび自転車のシェアサービスは、Limeの他Limeに出資するUber、Lyft、Birdなどが展開しているが、いずれも伸び悩んでいる。日本でも昨年メルカリがシェアサイクル事業「メルチャリ」から事実上撤退すると発表した。 関連記事 UberやAlphabet、電動スクーターシェアリングのLimeに出資、UberアプリでLime利用可能に ライムカラーの自転車や電動スクーターのシェアリングサービスで世界に進出中の米Limeが、3億ドル以上の増資を発表した。Uberが出資だけでなく、戦略的パートナーとして協力していく。UberアプリでLimeの電動スクーターを利用可能にする計画だ。 メルカリ、シェアサイクル事業から事実上の撤退 子会社ソウゾウは解散 メルカリが、シェアサイクル事業「メルチャリ」から事実
【新宿で大人の昼ディナー】アクアリウムダイニング『新宿LIME(ライム)』にて昼ディナープランが2月5日よりスタート！
大人のデートにおすすめなアクアリウムダイニング『新宿LIME(ライム)』 『新宿LIME(ライム)』は、数千匹の熱帯魚が優雅に泳ぐ水槽を店内に散りばめたアクアリウムダイニング。 全席が居心地の良さを追求したソファーシートになっており、アクアリウム半個室やBOXシート、カップルシート等、さまざまな席を用意しています。 2024年2月5日(月)より大人気の昼ディナープランが全日開催されます。 ※昼ディナーとは・・・ランチからディナータイムのお食事を楽しめる新しい企画 ■【サプライズ☆アニバーサリーコース】『牛ハラミのロースト×チーズリゾット』等の記念日コース 1番人気の牛ハラミのローストやチーズのリゾットなど人気メニューを詰め合わせたコースで、インドネシア料理にイタリアンやフレンチのテイストを加えた料理に、フラワーケーキが付いたプランです。 販売価格は、月～金祝前日 2,960円(税込)、土日
招待コードでLimeを安く利用出来ます！ ヨーロッパでは鉄道やメトロ、バス、トラムなどの公共交通機関だけでなく、シェアサイクルやシェアカーなどのシェアリングサービスやＵＢＥＲなど、移動手段が豊富で、最先端のアイデアにより時代の流れでものすごく便利になってきています。そんな中最近では、シェア電動スクーター（シェア電動キックボード、シェア電動バイクとも言います）も徐々に街中に増えていて、更に便利になってきています。 そのシェア電動スクーターの中でもっとも利用されているのが、アメリカ・カリフォルニア州サンフランシスコから生まれた「Lime」。元々はシェアサイクルを展開していましたが、２０１８年５月よりシェア電動スクーター「Lime-S」のサービスが始まり、アメリカだけでなくヨーロッパでも今多くの都市で利用されています。 ヨーロッパに訪れるなら知っておきたいこのシェア電動スクーター「Lime-S」
有名な機械学習モデル解釈ツールであるLIMEとSHAPを試します。 はじめに 最近、機械学習モデルの解釈可能性についての非常に良い書籍を読みました。 ※下記リンク先で全文公開されていますのでぜひ読んでみてください。 とくに気に入ったのが、"2.1 Importance of Interpretability（解釈可能性の重要性）"において、機械学習に解釈性が求められるのは「AIの社会的責任が高まっているから」とか言わずに、「予測できない事象に対する人間の知的好奇心は抑えられるものではないから」と述べている点です。 christophm.github.io 医療のようなリスクの大きい分野ではAIに解釈可能性を求めるのは当然の流れです。しかし、たとえ低リスクな分野における機械学習の導入であっても、クライアントの現場担当者は説明可能性を求めるものです。なぜならば知的好奇心は人間の本質的欲求であり
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Elvis Costello のUnder Limeを聴いて。 - katukoのブログ
見えてきた説明可能AIの「限界」、代表格LIMEとSHAPの最新動向を知る
ついに日本に来た電動キックボード「Lime」を体験。モビリティ実験はなぜ福岡?
電動キックボードシェアのLime、欧米の12都市でサービス終了
電動キックボード「Lime」にKDDIが出資した理由
シェア電動スクーターLimeの使い方、招待コード【欧米観光に便利】 | ヨーロッパナビ
機械学習モデルの局所的な解釈（LIMEとSHAP） - どこから見てもメンダコ
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