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J-GLOBAL ID：202102254454538004   整理番号：21A0474128

説明可能な機械学習を用いた設計に利用可能な情報抽出の試み

Trial on Extracting Information Available for Design Using Explainable Machine Learning

著者 (2件)： CHOI Beomgyu (東大) ,  村上存 (東大)
資料名： 日本機械学会設計工学・システム部門講演会論文集(CD-ROM)  (日本機械学会設計工学・システム部門講演論文集(CD-ROM))
巻： 30th  ページ： ROMBUNNO.2403  発行年： 2020年 
JST資料番号： L1283B  ISSN： 2424-3078  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 最近,深層学習は様々な分野に積極的に応用されており,機械設計にも導入が期待されている。しかし,ブラックボックスと呼ばれる中身の解釈・説明ができない短所があり,直接に信頼性が必要な機械設計へ利用するのは難しい。本研究では,ニューラルネットワークが学習結果を導き出すまでの過程を説明可能とする機械学習法を用いて,人間が理解できるように解釈する。そして,その過程をシステム化して,機械設計に利用可能な情報を抽出することを目的とする。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *乗り心地 ,  人工知能 ,  *データ解析 ,  *ニューラルネットワーク ,  走行試験 ,  速度 ,  加速度 ,  主観評価 ,  速度制限 ,  *機械設計
準シソーラス用語： ディープラーニング ,  回帰型ニューラルネットワーク ,  姿勢角 ,  *時系列データ ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  *電動バイク

分類 (2件)： CAD,CAM  (JE10000A) ,  機械設計  (QA01080H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 説明 ,  機械学習 ,  設計 ,  情報抽出 ,  試み