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AI判断の根拠を説明するXAIを使いこなす：1．説明可能 AI（XAI）とは？～深層学習の説明性向上とXAIの今後の展望～
https://doi.org/10.20729/00218778
https://doi.org/10.20729/0021877807c8e9d0-bb43-4265-8233-8ce8db569eb9
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-O-MGN630801.pdf (2.3 MB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Magazine_02(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-07-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | AI判断の根拠を説明するXAIを使いこなす：1．説明可能 AI（XAI）とは？～深層学習の説明性向上とXAIの今後の展望～ | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Mastering XAI Which Explains the Evidence of AI Judgment：XAI : Explainable Artificial Intelligence | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 特集 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | article | |||||||
| ID登録 | ||||||||
| ID登録 | 10.20729/00218778 | |||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 横浜国立大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Yokohama National Univ. | ||||||||
| 著者名 |
長尾, 智晴
× 長尾, 智晴
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| 著者名(英) |
NAGAO, Tomoharu
× NAGAO, Tomoharu
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本稿では“説明可能AI（XAI:eXplainable AI）”の概要について解説している．機械学習の精度と説明性の関係に触れた後，説明性の定義と，XAIシステム作成上の注意，企業でのAI利用，深層学習の説明性を高めるためのさまざまな手法の概要を紹介している．最後に，XAIから共進化型AI（CAI:Co-evolutional AI）への移行とXAIの将来展望についても述べている． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00116625 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理 巻 63, 号 8, p. e1-e7, 発行日 2022-07-15 |
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