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Nobuyuki Kawagashira
人工知能学会 第115回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI) 招待講演 https://sig-fpai.org/past/fpai115.html タイトル: 整数計画法に基づく説明可能な機械学習へのアプローチ 概要: 深層学習に代表される機械学習手法の発展により,機械学習モデルが医療や金融などといった実社会意思決定の現場に応用され始めている.これに伴い,機械学習モデルの予測根拠や判断基準を人間が理解可能な形で提示できる“説明可能性 (Explainability) ”の実現が重要視されており,近年活発に研究が行われている.説明可能性の実現を目的としたアプローチには,大きく分けて,(1)決定木に代表される大域的に解釈可能なモデル (Interpretable Models) を学習する方法と,(2)学習済みモデルから局所的な説明を抽出する方法 (Post-hoc Local Explanation) の2つが存在する.これらのアプローチの多くは,そのタスクを最適化問題(L0正則化つき経験損失最小化など)として定式化することで,機械学習モデルの“説明”を数理モデル化することを試みている.しかし,このような最適化問題は,離散的な性質を持つ制約条件の存在や目的関数の微分不可能性などにより,従来の機械学習で広く用いられてきた連続最適化アルゴリズムを直接適用できない場合が多い.これに対して,近年,その柔軟なモデリング能力と汎用ソルバーの発展を背景として,整数計画法 (Integer Programming) に基づく最適化手法が注目を集めている.本講演では,機械学習の説明可能性の実現を目的とした最適化問題に対する整数計画法に基づくアプローチとして,(1)最適決定木 (Optimal Decision Trees [Bertsimas+, Mach.Learn.106]) の学習と,(2)反実仮想説明法 (Counterfactual Explanation [Wachter+, Harv.J.LowTechnol.31(2)]) について紹介する.加えて,整数計画法に基づく手法の具体例として,本講演者が取り組んでいる(1)公平性を考慮した決定木編集法と,(2)実現可能性を考慮した反実仮想説明法 [Kanamori+, IJCAI'20, AAAI'21] についても紹介する. PDF: https://drive.google.com/file/d/11OwK2pMRsoUV4di_vfzziMqjn5XAgtob/view?usp=sharing
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Gradient Boostingは近年Kaggleなどのコンペティションで注目を集めている分類や回帰問題に対するアルゴリズムの一つである。XGBoost, LightGBM, CatBoostなどが有名ではあるが、それらを土台にして近年はDeepGBMやNGBoostといった新規アルゴリズムの登場、汎化理論解析の進展、モデル解釈性の付与方法の多様化など、理論から応用まで多岐にわたる研究が行われている。本チュートリアルでは、Gradient Boostingに関する近年の研究動向やテクニックを、それらの社会実装までを見据えながら紹介していく。
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LDAを用いた教師なし単語分類
1.
LDAを使った教師なし単語分類
2.
概要
3.
LDAについて トピック1 トピック2 トピック3 発祥の地であるロンドンで開かれた パラリンピックが、幕を閉じた。大 会は変質を遂げ、世界記録が連日更 新されて競技性の高さに注目が集ま った。各国の報道も力が入り、4年 後のリオデジャネイロ大会に期待す る声が早くも上がった。 LDAの構造 -
文章中の各単語がそれぞれ背景 にトピックを持つ - 各文章は様々なトピックが混合 されている 20% 20%60%文章:
4.
単語分類の手順 大リーグは9日、各地であり、ブル ワーズの青木はカージナルス戦に1 番右翼で出場し、9回に同点の2点 本塁打を放つなど5打数2安打だっ た。 1.各単語の背景トピックの初期値 を割り振る トピック1 トピック2 トピック3 発祥の地であるロンドンで開かれた パラリンピックが、幕を閉じた。大 会は変質を遂げ、世界記録が連日更 新されて競技性の高さに注目が集ま った。各国の報道も力が入り、4年 後のリオデジャネイロ大会に期待す る声が早くも上がった。
5.
大リーグは9日、各地であり、ブル ワーズの青木はカージナルス戦に1 番右翼で出場し、9回に同点の2点 本塁打を放つなど5打数2安打だっ た。 1.各単語の背景トピックの初期値 を割り振る トピック1 トピック2 トピック3 2.文章を任意に選び、更にその中 の単語を任意に選ぶ 発祥の地であるロンドンで開かれた パラリンピックが、幕を閉じた。大 会は変質を遂げ、世界記録が連日更 新されて競技性の高さに注目が集ま った。各国の報道も力が入り、4年 後のリオデジャネイロ大会に期待す る声が早くも上がった。 単語分類の手順
6.
大リーグは9日、各地であり、ブル ワーズの青木はカージナルス戦に1 番右翼で出場し、9回に同点の2点 本塁打を放つなど5打数2安打だっ た。 1.各単語の背景トピックの初期値 を割り振る トピック1 トピック2 トピック3 2.文章を任意に選び、更にその中 の単語を任意に選ぶ 発祥の地であるロンドンで開かれた パラリンピックが、幕を閉じた。大 会は変質を遂げ、世界記録が連日更 新されて競技性の高さに注目が集ま った。各国の報道も力が入り、4年 後のリオデジャネイロ大会に期待す る声が早くも上がった。 3.以下の確率で選んだ単語wのトピ ックを変更する 全文書中で背景トピックtを持つ単語の総数 全文書中で背景トピックtを持つ単語wの総数 選んだ文章mの中で背景トピックtを持つ単語の総数 単語分類の手順 (
は「選んだ単語を除く」という意味)
7.
大リーグは9日、各地であり、ブル ワーズの青木はカージナルス戦に1 番右翼で出場し、9回に同点の2点 本塁打を放つなど5打数2安打だっ た。 1.各単語の背景トピックの初期値 を割り振る トピック1 トピック2 トピック3 2.文章を任意に選び、更にその中 の単語を任意に選ぶ 3.以下の確率で選んだ単語wのトピ ックを変更する 発祥の地であるロンドンで開かれた パラリンピックが、幕を閉じた。大 会は変質を遂げ、世界記録が連日更 新されて競技性の高さに注目が集ま った。各国の報道も力が入り、4年 後のリオデジャネイロ大会に期待す る声が早くも上がった。 単語分類の手順 全文書中で背景トピックtを持つ単語の総数 全文書中で背景トピックtを持つ単語wの総数 選んだ文章mの中で背景トピックtを持つ単語の総数 (
は「選んだ単語を除く」という意味)
8.
1.各単語の背景トピックの初期値 を割り振る トピック1 トピック2 トピック3 2.文章を任意に選び、更にその中 の単語を任意に選ぶ 3.以下の確率で選んだ単語wのトピ ックを変更する 4.
2と3の繰り返し(収束するまで) 発祥の地であるロンドンで開かれた パラリンピックが、幕を閉じた。大 会は変質を遂げ、世界記録が連日更 新されて競技性の高さに注目が集ま った。各国の報道も力が入り、4年 後のリオデジャネイロ大会に期待す る声が早くも上がった。 単語分類の手順 大リーグは9日、各地であり、ブル ワーズの青木はカージナルス戦に1 番右翼で出場し、9回に同点の2点 本塁打を放つなど5打数2安打だっ た。 全文書中で背景トピックtを持つ単語の総数 全文書中で背景トピックtを持つ単語wの総数 選んだ文章mの中で背景トピックtを持つ単語の総数 ( は「選んだ単語を除く」という意味)
9.
5.各背景トピックを持つ単語を 数え上げる トピック1 トピック2 トピック3 発祥の地であるロンドンで開かれた パラリンピックが、幕を閉じた。大 会は変質を遂げ、世界記録が連日更 新されて競技性の高さに注目が集ま った。各国の報道も力が入り、4年 後のリオデジャネイロ大会に期待す る声が早くも上がった。 単語分類の手順 大リーグは9日、各地であり、ブル ワーズの青木はカージナルス戦に1 番右翼で出場し、9回に同点の2点 本塁打を放つなど5打数2安打だっ た。 トピック1 同点:1 競技性:1 トピック2 大リーグ:1 青木:1 カージナルス:1 本塁打:1 報道:1 トピック3 発祥:1 ロンドン:1 パラリンピック:1 世界記録:1 リオデジャネイロ:1
10.
ニュース記事に適用してみる
11.
セットアップ 単語の抽出: 30万語登録したキーワード辞書による データ: スポーツの記事
2000 件 トピック数: 15 , : 全て 0.01
12.
結果: 男子:85 大会:64 選手:63 メートル:61 女子:59 メダル:56 日本:54 金メダル:49 車いす:45 ロンドンパラリンピック:45 ゴルフ:129 ツアー:110 ヤード:94 オープン:91 女子:86 国内:85 大会:85 スタート:85 ホール:70 男子:63 試合:333 安打:205 監督:205 阪神:202 選手:178 広島:164 投手:156 連続:136 巨人:131 野球:122 選手:220 試合:212 Goa:152 監督:133 クラブ:122 大会:100 スペイン:97 世界:93 ワールドカップ:81 時間:76 オートスポーツ:54 レース:52 F1:40 イタリア:33 マシン:32 ドライバー:26 時間:15 タイム:15 ステージ:15 試合:246 日本:187 アジア最終予選:174 監督:168 日本代表:162 選手:160 イラク:136 サッカー:118 ブラジル:114 自分:113 大相撲:63 秋場所:62 大関:51 場所:48 両国国技館:44 東京:37 横綱:35 琴奨菊:35 日馬富士:35 初日:34 王者:54 東京:46 大会:33 カード:28 イベント:26 トーナメント:25 試合:24 王座:20 ジム:19 世界:17 女子:29 スポニチ:26 東京:25 大会:23 関係者:23 五輪:22 来年:20 ロンドン五輪:20 指導:16 東京都:15 15回以上登場した単語のみ表示 残り6トピック中には, 15回以上登場した単語が0 だったので表示していない 数字は各トピックに属する単語 の数 スポーツの各トピックごとに単語が分類できた 1つ1つが トピックに対応
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