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J-GLOBAL ID：202002230037262369   整理番号：20A2282702

解釈可能モデルからの可視化と知識発見【JST・京大機械翻訳】

Visualisation and knowledge discovery from interpretable models

著者 (3件)： Ghosh Sreejita (University of Groningen,Bernoulli Institute,Groningen,The Netherlands) ,  Tino Peter (University of Birmingham,School of Computer Science,Edgbaston,Birmingham,The United Kingdom) ,  Bunte Kerstin (University of Groningen,Bernoulli Institute,Groningen,The Netherlands)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IJCNN  ページ： 1-8  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間の生活に影響するセクター数の増加は,機械学習(ML)ツールを使用する。したがって,それらの作業メカニズムを理解し,意思決定における公平性を評価する必要性は,説明可能なAI(XAI)の時代に,最も重要になっている。本論文では,データセットからの知識の抽出と問題について,欠測値を扱うことができるいくつかの本質的に解釈可能なモデルを導入した。これらのモデルは,分類器と決定境界の可視化も可能である:それらは学習ベクトル量子化の角度ベースバリアントである。合成データセットと実世界のアルゴリズム(UCIリポジトリからの心臓疾患データセット)に関するアルゴリズムを実証した。新たに開発した分類器は,マルチクラス問題としてUCIデータセットの複雑性の調査に役立った。開発した分類器の性能は,データセットが二値クラス問題として扱われるとき,解釈可能性の付加的価値で,このデータセットに対して文献で報告されたものに匹敵した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  意思決定 ,  付加価値 ,  *可視化 ,  心臓病 ,  機械学習 ,  公平性 ,  リポジトリ ,  *知識発見
準シソーラス用語： 学習ベクトル量子化 ,  分類会計機 ,  欠測値 ,  複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： モデル ,  可視化 ,  知識発見