NISTEP注目科学技術 - 2020_E73
概要
深層学習モデルを初めとする機械学習モデルの解釈性に関する技術を用いたモデルの性能向上。機械学習モデルの解釈性・説明性といった研究への注目が増えてきているが、これらの結果を用いたモデルの性能向上が考えられる。
キーワード
2020年調査にはこの項目はありません。
| ID | 2020_E73 |
|---|---|
| 調査回 | 2020 |
| 注目/兆し |
2020 ※2020年調査にはこの項目はありません。区別のため、便宜上 「2020」 としています。 |
| 所属機関 | 大学 |
| 専門分野 | 情報通信 |
| 専門度 | - 2020年調査にはこの項目はありません。 |
| 実現時期 | 10年未満 |
| 分析データ 推定科研費審査区分（中区分） | 61 （人間情報学） |
| 分析データ クラスタ | 46 （データサイエンス/機械学習・AI） |
研究段階
2020年調査にはこの項目はありません。
インパクト
2020年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
機械学習モデルの解釈性・説明性に関するの研究はいまだ発展途上である。実応用に基づく研究の必要性、解釈性・説明性への過度な信頼・期待への注意をすることが大事である。