AIシステム設計・意思決定構造の設計を専門としています。
Ontology・DSL・Behavior Treeによる判断の外部化、マルチエージェント構築に取り組んでいます。
Specialized in AI system design and decision-making architecture.
Focused on externalizing decision logic using Ontology, DSL, and Behavior Trees, and building multi-agent systems.
コメント
[…] データサイエンティストのクリストフ・モルナル（Christoph Molnar）氏が著した『解釈可能な機械学習──ブラックボックス化したモデルを説明可能にするためのガイド』の日本語訳がWeb上で無料公開されている。前回は決定規則アルゴリズムについて述べた。今回はRuleFitについて述べる。 […]
[…] 説明できる機械学習(6)解釈可能なモデル(決定規則) […]
[…] 単純なIF-THEN文となる。代表的なアルゴリズムとしては、oneR、Sequential covering、Bayesian Rule Lists等がある。詳細は”説明できる機械学習(5)解釈可能なモデル(決定規則)“を参照のこと。 […]
[…] “説明できる機械学習(5)解釈可能なモデル(決定規則)“でも述べている最良優先探索は、ヒューリスティック関数に基づいて最も有望なノードを選択し、探索を進めるアルゴリズム […]