May

27
TECH in 京都 #2
Interpretable Machine Learning: モデル非依存な解釈手法の紹介

Registration info	一般参加枠（発表聴講 + 座談会参加） Free FCFS 3/6 一般参加枠（発表聴講のみ） Free FCFS 8/10 HACARUS社員枠 Free Standard (Lottery Finished) 2/2 発表者枠 Free Standard (Lottery Finished) 1/1 モデレータ枠 Free Standard (Lottery Finished) 1/1
参加者への情報	(参加者と発表者のみに公開されます)

Description

TECH in 京都とは

勉強会名の TECH は Technology Enhancement Community by HACARUS の略で、技術好きの方々がラフに集って学べる場をつくり、京都から面白いことを生み出していこうという試みで、HACARUS主導で開催しております。 HACARUS は人工知能を使ったデータ解析サービス・プロダクトを開発・提供する京都発のAIカンパニーです。

TECH in 京都は機械学習に限らず、システム開発やチームビルディングなど、技術に関するテーマであればなんでも学べる場にしたいと考えています。
また、インタラクティブな勉強会にしたいと考えており、勉強会開始時には 簡単な自己紹介（普段の業務内容、興味があることなど30秒ほど）をお願いしております。
どんな雰囲気なのかをまず知りたい方は、聴講枠でご参加ください。

また、発表後には参加者同士の座談会を予定しております。
発表内容に関する質問でも良いですし、最近興味がある技術や、技術的課題として感じていることなど何でもお話しできればと思っておりますので、参加者の方は1つテーマをお持ちいただけると幸いです。

第一回のイベントレポート

今回のテーマ「Interpretable Machine Learning: モデル非依存な解釈手法の紹介」

HACARUS の有志のデータサイエンティストによって、Christoph Molnar氏の Interpretable Machine Learning の和訳を公開しています。 https://hacarus.github.io/interpretable-ml-book-ja/index.html

この中から、モデルに依存しない説明手法 (PDP, LIME, SHAP など) について紹介し、実際に使う上での勘所などを紹介します。

勉強会のスタイル

Zoom を用いて、オンラインで実施します。

対象者

技術に興味のある方どなたでも参加OK。

事前準備

オンライン会議システム Zoom を利用可能な状態にしておいてください。当日までにZoom のミーティングID, パスワードを登録メールアドレスに通知いたします。（当日申し込みの方は、個別に対応いたしますので、管理者までご連絡ください）

日時

2022年5月27日（金） 18:30~20:00

スケジュール

時間	内容
18:30~18:35	勉強会ガイダンス
18:35~18:45	HACARUS紹介
18:45~19:25	「Interpretable Machine Learning: モデル非依存な解釈手法の紹介」 by Ryuji Masui
19:25~20:00	参加者座談会

注意事項

社内での振り返りのために、Zoomで勉強会の様子を録画する予定です。録画したものは社内での共有のためにのみ使用いたしますが、顔出し機能のOFFなど、必要な方はプライベート確保のための機能をご活用ください
参加の方々に配慮した行動・言動をお願いいたします。また、参加者間のプライベートな質問はお控えください。
発表中の質問は遠慮なく行ってください