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ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita

テクノロジー カテゴリーの変更を依頼 記事元:qiita.com/icoxfog417
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    記事へのコメント64件

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    kotobukitaisha
    kotobukitaisha DLを実装したAIを社会に導入する上で、判断根拠ってめちゃくちゃ重要だと思う。これがわからないと「神のお告げ」と変わらなくなる。

    2017/09/06 リンク

    その他
    otihateten3510
    otihateten3510 DL「全然わからない。俺は雰囲気で猫を判別している」　そしてよく当たる

    2017/09/07 リンク

    その他
    lbtmplz
    lbtmplz 職人に根拠を聞いた時の感じを想像した(あまり理解出来てない

    2017/09/06 リンク

    その他
    mkataigi
    mkataigi 説明できるかって今後のAIの発展で本当に重要で、AIに言われたことをこなすだけの世界になるか、AIと話して協議して相互発展的な世界になれるのか

    2017/09/06 リンク

    その他
    vanbraam
    vanbraam サーベイ論文だ;この記事と比べると,b:id:entry:343897888の頭の悪さが際立つな;Neural networkの判断根拠を解き明かそうという研究は昔からあると思うが,ここで書かれている手法はdeep learning固有の手法なのだろうか?

    2017/09/07 リンク

    その他
    SWIMATH2
    SWIMATH2 「最先端の人工知能が判断した『最も人らしい人』の顔が怖いと話題に」と言われそうな画像だ

    2017/09/06 リンク

    その他
    hihi01
     hihi01  これは大事。これからは、人工知能にいかに正解を出させるかよりも、どうやったら人間と同じ間違いをするか、どう言う時に間違えやすいかの研究が大事になる。 http://hpo.hatenablog.com/entry/2017/01/30/220000  

    2017/09/06 リンク

    その他
    carrier_pigeon
    carrier_pigeon ノイズでAIに誤認させるのは面白いな。SFの世界だ。

    2017/09/06 リンク

    その他
    z1h4784
    z1h4784 こんなの無料で読んじゃっていいのかな。お金取っていいのよ？

    2017/09/06 リンク

    その他
    jitojito
    jitojito 0.01mm誤差を手で触れてわかる職人さんに、なんで分かるんですかと質問しても、わかるからわかるとしか返ってこない。

    2017/09/06 リンク

    その他
    akarikawai
    akarikawai あとで読む

    2022/04/23 リンク

    その他
    natsutan
    natsutan 見逃していた。すごい

    2019/01/02 リンク

    その他
    iboggy
    iboggy 次の論文のためにもしっかり読んでみる。

    2018/10/17 リンク

    その他
    hsato2011
    hsato2011 ディープラーニングの判断基準

    2018/03/28 リンク

    その他
    otiai10
    otiai10 読みやすく、読み応えもあるし、すごくおもしろい話題。

    2017/11/12 リンク

    その他
    mh615033891
    mh615033891 #memo

    2017/10/18 リンク

    その他
    efcl
    efcl 機械学習などで学習した結果がブラックボックスになる問題に対して、学習されたネットワークの説明に対するアプローチについて

    2017/10/15 リンク

    その他
    masterq
    masterq "「説明」を行う手法はより重要になってくると思います"

    2017/10/09 リンク

    その他
    ka-ka_xyz
    ka-ka_xyz こういうの読みたかったのだ。メモメモ

    2017/10/01 リンク

    その他
    taichitary
    taichitary わかりやすい

    2017/10/01 リンク

    その他
    tmatsuu
     tmatsuu  めっちゃおもろい。グッときた。後半だんだん分からなくなったけども。  

    2017/09/30 リンク

    その他
    lanius
    lanius 解釈性。

    2017/09/17 リンク

    その他
    t_f_m
    t_f_m あとで

    2017/09/13 リンク

    その他
    sho
    sho こっち方面の研究がだいぶ進んでいるのは聞いていたので、まとめはありがたい(けどぜんぜん理解できない)

    2017/09/13 リンク

    その他
    TakayukiN627
    TakayukiN627 これはAdversarial Attackとも言われていて、入力画像に一目ではわからない微細なノイズを乗せることで認識結果を誤認させることができるというものです。

    2017/09/11 リンク

    その他
    moccos_info
    moccos_info よくわからんけど結果出ました、は人間の判断プロセスが後ろに入るケースではだめなんだよなあ。AIは責任を取れないのでなおさら。

    2017/09/11 リンク

    その他
    Cujo
     Cujo  AIの研究がある程度進んだら次にリソースをつぎ込むべきなのはこの分野じゃないのかな︵その前にAIにそんな無駄なリソースはないので﹁人類は不要﹂と判断されてたりして。。。。。。。。  

    ●SF
    ●ネタ
    ●Science
    ●Technology
    ●あとで、も一度読む
      

    2017/09/08 リンク

    その他
    eerga
    eerga 斜め読みしかしていないけど「AlphaGoがもし高い説明力を持っていれば」という一文が分からない。説明される側に説明力を付けるの？囲碁の盤面の中でも特に影響を与える場所を抽出できれば～みたいな話？？？

    2017/09/08 リンク

    その他
    quwachy
    quwachy 医者になんでそう思うのか聞いてみな、もし間違ってたら全財産かけるかも医者の誤診率は30%くらい、ほとんど根拠なんてなしになんとなくで診断してる

    2017/09/07 リンク

    その他
    n_231
    n_231 アホな人間に理解させるのは大変。シンギュラリティの到来が（人・機械両陣営から）待たれるというものだ。

    2017/09/07 リンク

    その他
    mskn
    mskn 理解したい。

    2017/09/07 リンク

    その他
    tgk
    tgk adversarial attack

    2017/09/07 リンク

    その他
    sulgraphica
    sulgraphica ディープラーニング

    2017/09/07 リンク

    その他
    takumikabu
    takumikabu 大作だ

    2017/09/07 リンク

    その他
    sds-page
    sds-page 名プレーヤーが必ずしも名監督になれない的な

    2017/09/07 リンク

    その他
    deep_one
    deep_one （まだ読めてない）ディープラーニングの本を読んでもこの辺が全く書いてなくて一体どうするんだと思ったのだが、方法論が無くはないのか。／「最も人と判定されるデータを合成したもの」それ、オカルト雑誌で見た。

    2017/09/07 リンク

    その他
    stepon
    stepon あとで読むには長すぎる

    2017/09/07 リンク

    その他
    otihateten3510
    otihateten3510 DL「全然わからない。俺は雰囲気で猫を判別している」　そしてよく当たる

    2017/09/07 リンク

    その他
    hiddy216
    hiddy216 説明できたらすごいな、これは

    2017/09/07 リンク

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    sawasawa12
    sawasawa12 確かに、根拠が分かんないとビジネスには使えないよね

    2017/09/07 リンク

    その他

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