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消防士→ITエンジニア→研究者

2021-01-01から1年間の記事一覧

機械学習の予測を解釈するKernel SHAPの高速性と拡張性の向上を目指したライブラリを開発した

先日,協力ゲーム理論のシャープレイ値に基づき機械学習モデルの予測を解釈するKernel SHAPという手法の理論と既存のライブラリの実装についてのブログを書いた. blog.tsurubee.tech 既存のSHAPライブラリであるslundberg/shap(以下,単にSHAPライブラリと…

協力ゲーム理論のシャープレイ値に基づき機械学習モデルの予測を解釈するKernel SHAPの理論と実装のまとめ

機械学習の幅広い分野への応用が進むにつれ,機械学習がその予測の根拠などを理解できない「ブラックボックス」となることが問題視されており,機械学習の解釈性や説明性が注目されています.今回のテーマであるSHAP(SHapley Additive exPlanations)は,機…

機械学習モデルの局所的な解釈に着目したシステムにおける異常の原因診断手法の構想

著者 鶴田 博文, 坪内 佑樹 所属 さくらインターネット株式会社 さくらインターネット研究所 研究会 第8回WebSystemArchitecture研究会 1. はじめに インターネットを介して利用するシステムの大規模化に伴い,システムの構成要素数の増大や,構成要素間の関…

企業研究者の立場からKaggleに取り組む意義を考えた

先日,Kaggleで初めてコンペに挑戦し,その振り返りをブログに書きました. 現在,企業で研究者として働いている私は,Kaggleのコンペに取り組むことは非常に学びが多く,自身の研究活動にも良い貢献をするだろうと確信しました. 私自身Kaggleに取り組むま…

Kaggle初コンペの振り返り〜Riiidコンペで銀メダル獲得〜

Kaggleで開催されていたRiiid! Answer Correctness Predictionに参加しました.結果を簡単にまとめると以下の通りです. 順位:139位(3406チーム中) メダル:銀メダル(上位5%以内) 解法:LightGBMとSAKTのアンサンブル チーム:1人で参加 自身初となるデ…