情報処理学会 インタラクション2024

機械学習を用いた業務の効率化は，需要予測の自動化などの形で活発に実用化されている．一方で，運用されている予測モデルは年々複雑化している．複雑なモデルを解釈するためには，予測に使用される訓練データの理解に加えて，モデル自体の構造やモデルに特定のデータを入れた時の振る舞いを把握することも重要である．そこで本研究では，実際に運用段階で頻繁に使用されているアンサンブル学習モデルの学習メカニズムを3次元空間で可視化しモデル構造の理解を支援することで精度劣化原因の特定を促すインタラクション手法を提案する．