説明可能性を保ちながら予測モデルの精度をあげるには、ほか

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シバタアキラのcafeでAIたい。

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26 episodes

4 days ago

都内某所、AI業界の識者が集まるカフェ。お互い大のコーヒー好きであるシバタと高橋は、今日もコーヒーを片手に、AI業界の識者と議論に花を咲かせます。「シバタアキラのcafeでAIたい。」では、シバタと高橋がAI業界の識者とコーヒーを飲みながら、AI業界の"よもやま話"をお届けします。本ポッドキャスト登壇者へのご質問を募集しております！データサイエンティストのシバタアキラと、Ledge.ai編集長の高橋、そしてゲストに聞いてみたいことがあれば読者お便りフォームからご質問をお送りください。 https://forms.gle/vLf7s1pWBxC2Dpcc7 このプログラムはEXAWIZARDSのスポンサーでお送りしています。EXAWIZARDSでは現在積極採用中にて、ご興味のある方はこちらのリンクより採用情報をご覧ください：https://recruit.exawizards.com/

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説明可能性を保ちながら予測モデルの精度をあげるには、ほか

シバタアキラのcafeでAIたい。

1 hour 8 minutes 39 seconds

4 years ago

説明可能性を保ちながら予測モデルの精度をあげるには、ほか

ゲストプロフィール：早稲田大学大学院会計研究科客員教授・パズル家岩沢宏和さん今回のキーポイント：・岩沢先生ってどんな方？アクチュアリーの先生・Charles A. Hachemeister賞とは？・みんな大好きな一般化線形モデルをどうやったら進化させられるのか・Fused Lassoのアプローチによって線形モデルで非線形な事象をモデル化・パッケージ公開に際して気をつけたこと・アルゴリズムの解釈可能性に依存しないモデルの解釈可能性・2012年Puzzle of the Yearを受賞した岩沢先生のパズルデザイン・番組を聞いている皆さんにパズルの出題・「エフロンのサイコロ」の不思議（岩沢先生の著書より）