人工知能学会全国大会（第34回） at オンライン
6月9日～12日にオンライン開催された人工知能学会全国大会 (第34回)に，弊社R&Dセンター 竹村 彰浩が登壇しました。
主な内容
登壇セッション：機械学習: 説明可能AI
発表テーマ：「解集合プログラミングによる決定木アンサンブルからのルール抽出」
著者：竹村 彰浩 *1*3, 井上 克巳 教授 *2*1
*1 総合研究大学院大学 *2 国立情報学研究所 *3 株式会社インテージ
本研究の概要:
機械学習における課題の一つに，学習済みモデルの解釈性があります。
本研究では，解集合プログラミング（Answer Set Programming; ASP）を用いて決定木アンサンブルからルールを抽出する手法を提案します。
決定木の構造に対して，ASPに符号化したパターンマイニングの手法を適用することで，ルール集合を宣言的な方法で抽出します。
そのため，目的とする集合の性質が複数存在する場合でも，実装を大きく変えることなく対応することができます。
多くの研究者の方にお集まりいただき，発表後には手法に関するご質問を多くいただきました。
2020年度 人工知能学会全国大会（第34回） https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2020/
会期：2020年06月09～12
会場：オンライン開催
主催：人工知能学会
株式会社インテージ
データサイエンティスト
R＆Dセンター所属。統計解析・機械学習の応用，システム開発に従事。
総合研究大学院大学後期博士課程在学（情報学/国立情報学研究所）。