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機械学習などのアルゴリズムによる判断が増えています。それに伴い機械学習アルゴリズムの説明性、公平性、解釈性が重要になっています。DiCEを用いると直感的にアルゴリズムを理解できることを解説します。以下、Reference情報です。

  • https://www.microsoft.com/en-us/research/project/dice/
  • https://github.com/microsoft/DiCE
  • https://sites.google.com/view/kdd19-explainable-ai-tutorial

動画配信サービスに向けて

今春、データの科学に関する動画配信サービスを開始予定です。正式な開始時期や会員プラン等については追ってお知らせさせて頂きます。理論的に優れていても現場視点の薄いコンテンツや、現場主義に名を借りた理論軽視のコンテンツとも違ったものを提供していきたいと思いますので、応援いただければ幸いです。

  1. データの科学に関するレクチャーコンテンツ
  2. 最新技術動向把握のためのコンテンツ
  3. 使えるのに使われていない古い技術にも注目
  4. ビジネス部門からみたデータ活用視点の考察と提言
  5. データサイエンス部門からみた実践的技術活用視点の紹介
  6. etc.
https://cintelligence.co.jp/contact/
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