機械学習における解釈アルゴリズムの定義と応用
機械学習における重要な問題は、モデルの予測の理由を理解することです。既存のアルゴリズムモデルを通じてアルゴリズムの機能を知ることはできますが、なぜそのモデルがそのような予測結果を生み出すのかを説明することは困難です。ただし、解釈アルゴリズムは、関心のある結果や意味のある変動効果を特定するのに役立ちます。
説明アルゴリズムを使用すると、結果を予測するだけでなく、モデル内の変数間の関係を理解できるようになります。したがって、複数のアルゴリズムを使用することで、特定のモデルの独立変数と従属変数の関係をより深く理解できるようになります。
説明アルゴリズム
線形/ロジスティック回帰は、1 つ以上の独立変数間の線形関係を持つ従属変数をモデル化するために使用される統計手法です。 。この方法は、係数の合計をテストすることで変数間の関係を理解するのに役立ちます。
デシジョン ツリーは、ツリー状のモデルを作成して意思決定を行う機械学習アルゴリズムです。分岐の分割ルールを分析することで、変数間の関係を理解するのに役立ちます。
主成分分析 (PCA): 可能な限り多くの分散を保持しながら、データを低次元空間に投影する次元削減手法。 PCA を使用すると、データを単純化したり、特徴の重要性を判断したりできます。
LIME (ローカル解釈可能なモデルに依存しない説明): 線形回帰やデシジョン ツリーなどの手法を使用してより単純なモデルを構築し、予測に基づいてモデルを近似することで、機械学習モデルの予測を説明します。 。
SHAPLEY (Shapley Additive の説明): 「限界寄与」の概念に基づく方法を使用して、予測に対する各特徴の寄与を計算することで、機械学習モデルの予測を説明します。場合によっては、SHAP よりも正確です。
SHAP (Shapley 近似): 予測における各特徴の重要性を推定することによって機械学習モデルを説明する予測手法。 SHAP は「ジョイント ゲーム」と呼ばれる方法を使用して Shapley 値を近似し、一般に SHAPLEY よりも高速です。
以上が機械学習における解釈アルゴリズムの定義と応用の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











画像の注釈は、ラベルまたは説明情報を画像に関連付けて、画像の内容に深い意味と説明を与えるプロセスです。このプロセスは機械学習にとって重要であり、画像内の個々の要素をより正確に識別するために視覚モデルをトレーニングするのに役立ちます。画像に注釈を追加することで、コンピュータは画像の背後にあるセマンティクスとコンテキストを理解できるため、画像の内容を理解して分析する能力が向上します。画像アノテーションは、コンピュータ ビジョン、自然言語処理、グラフ ビジョン モデルなどの多くの分野をカバーする幅広い用途があり、車両が道路上の障害物を識別するのを支援したり、障害物の検出を支援したりするなど、幅広い用途があります。医用画像認識による病気の診断。この記事では主に、より優れたオープンソースおよび無料の画像注釈ツールをいくつか推奨します。 1.マケセンス

機械学習とデータ サイエンスの分野では、モデルの解釈可能性が常に研究者や実務家に焦点を当ててきました。深層学習やアンサンブル手法などの複雑なモデルが広く適用されるようになったことで、モデルの意思決定プロセスを理解することが特に重要になってきました。 Explainable AI|XAI は、モデルの透明性を高めることで、機械学習モデルに対する信頼と自信を構築するのに役立ちます。モデルの透明性の向上は、複数の複雑なモデルの普及や、モデルを説明するための意思決定プロセスなどの方法によって実現できます。これらの方法には、特徴重要度分析、モデル予測間隔推定、ローカル解釈可能性アルゴリズムなどが含まれます。特徴重要度分析では、入力特徴に対するモデルの影響度を評価することで、モデルの意思決定プロセスを説明できます。モデルの予測間隔の推定

平たく言えば、機械学習モデルは、入力データを予測された出力にマッピングする数学関数です。より具体的には、機械学習モデルは、予測出力と真のラベルの間の誤差を最小限に抑えるために、トレーニング データから学習することによってモデル パラメーターを調整する数学関数です。機械学習には、ロジスティック回帰モデル、デシジョン ツリー モデル、サポート ベクター マシン モデルなど、多くのモデルがあります。各モデルには、適用可能なデータ タイプと問題タイプがあります。同時に、異なるモデル間には多くの共通点があったり、モデル進化の隠れた道が存在したりすることがあります。コネクショニストのパーセプトロンを例にとると、パーセプトロンの隠れ層の数を増やすことで、それをディープ ニューラル ネットワークに変換できます。パーセプトロンにカーネル関数を追加すると、SVM に変換できます。これです

この記事では、学習曲線を通じて機械学習モデルの過学習と過小学習を効果的に特定する方法を紹介します。過小適合と過適合 1. 過適合 モデルがデータからノイズを学習するためにデータ上で過学習されている場合、そのモデルは過適合していると言われます。過学習モデルはすべての例を完璧に学習するため、未確認の新しい例を誤って分類してしまいます。過適合モデルの場合、完璧/ほぼ完璧なトレーニング セット スコアとひどい検証セット/テスト スコアが得られます。若干修正: 「過学習の原因: 複雑なモデルを使用して単純な問題を解決し、データからノイズを抽出します。トレーニング セットとしての小さなデータ セットはすべてのデータを正しく表現できない可能性があるため、2. 過学習の Heru。」

1950 年代に人工知能 (AI) が誕生しました。そのとき、研究者たちは、機械が思考などの人間と同じようなタスクを実行できることを発見しました。その後、1960 年代に米国国防総省は人工知能に資金を提供し、さらなる開発のために研究所を設立しました。研究者たちは、宇宙探査や極限環境での生存など、多くの分野で人工知能の応用を見出しています。宇宙探査は、地球を超えた宇宙全体を対象とする宇宙の研究です。宇宙は地球とは条件が異なるため、極限環境に分類されます。宇宙で生き残るためには、多くの要素を考慮し、予防策を講じる必要があります。科学者や研究者は、宇宙を探索し、あらゆるものの現状を理解することが、宇宙の仕組みを理解し、潜在的な環境危機に備えるのに役立つと信じています。

C++ の機械学習アルゴリズムが直面する一般的な課題には、メモリ管理、マルチスレッド、パフォーマンスの最適化、保守性などがあります。解決策には、スマート ポインター、最新のスレッド ライブラリ、SIMD 命令、サードパーティ ライブラリの使用、コーディング スタイル ガイドラインの遵守、自動化ツールの使用が含まれます。実践的な事例では、Eigen ライブラリを使用して線形回帰アルゴリズムを実装し、メモリを効果的に管理し、高性能の行列演算を使用する方法を示します。

翻訳者 | Li Rui によるレビュー | 今日、人工知能 (AI) および機械学習 (ML) モデルはますます複雑になっており、これらのモデルによって生成される出力はブラックボックスになっており、関係者に説明することができません。 Explainable AI (XAI) は、利害関係者がこれらのモデルがどのように機能するかを理解できるようにし、これらのモデルが実際に意思決定を行う方法を確実に理解できるようにし、AI システムの透明性、信頼性、およびこの問題を解決するための説明責任を確保することで、この問題を解決することを目指しています。この記事では、さまざまな説明可能な人工知能 (XAI) 手法を検討して、その基礎となる原理を説明します。説明可能な AI が重要であるいくつかの理由 信頼と透明性: AI システムが広く受け入れられ、信頼されるためには、ユーザーは意思決定がどのように行われるかを理解する必要があります

機械学習の分野における Go 言語の応用可能性は次のとおりです。 同時実行性: 並列プログラミングをサポートし、機械学習タスクにおける計算量の多い操作に適しています。効率: ガベージ コレクターと言語機能により、大規模なデータ セットを処理する場合でもコードの効率が保証されます。使いやすさ: 構文が簡潔なので、機械学習アプリケーションの学習と作成が簡単です。
