解釈可能な機械学習とは？

AIの実践的な活用が進むいま、改めてAIモデルのブラックボックス化について考えるべきタイミングと言えるでしょう。 AIモデルのブラックボックス化には、新旧さまざまな課題が話題となります。例えば、ブラックボックスとなるアルゴリズムを使わなければ精度の高いモデルが作れないのではないか、ブラックボックスなモデルでは信頼してビジネスに活用できないのではないか、といったことです。

今回はこれらの課題に対するDataikuのソリューションをご紹介します。Dataikuでは、解釈可能なモデルを構築するとともに、構築したモデルをさまざまな機能を利用して理解することが可能です。

■ 講師プロフィール
樋口ルイ匠/データサイエンティスト
Dataikuのデータサイエンティスト。お客様が当社のプラットフォームを利用してデジタル化し、データやAIを利用して業務を円滑に進めることができるように支援しています。Dataikuに入社する前はヘルスケア企業で機械学習の研究をしていました。

簑田 高志/データサイエンス インプリメンテーション マネージャー
Dataikuをご購入のお客様に対し、実際に業務に利用する際に実装を支援するカスタマーサクセス領域を担当。Dataiku入社前は外資系ITサービス会社のBusiness Analystとして主に製薬業界を担当。また、インターネットサービス会社のデータアナリスト・データサイエンティストとして業務に長く従事。

■本Webinarは、Ledge.ai特集22to23でお届けしたセッションの録画です。

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