データ分布を考慮した反事実的説明法の高速化改良

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC4-2-1

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): An Improvement for Speed up of Data Distribution-Aware Counterfactual Explanations

著者名: 桐生 智志（富士電機）,鈴木 聡（富士電機）,新井 馨（富士電機）,飯坂 達也（富士電機）,松井 哲郎（富士電機）

著者名(英語): Satoshi Kiryu (Fuji Electric Co., Ltd.),Satoshi Suzuki (Fuji Electric Co., Ltd.),Kiyo Arai (Fuji Electric Co., Ltd.),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric Co., Ltd.),Tetsuro Matsui (Fuji Electric Co., Ltd.)

キーワード: 最適化|機械学習|人工知能|自動運転|Optimization|Machine learning|Artificial intelligence|Automatic operation

要約(日本語): 近年機械学習による診断技術の産業応用が活発となっており，診断結果を望ましい状態にするために必要な操作を計算する技術の研究が進んでいる。なかでも必要な操作を計算する際に実現可能性を高めるため，過去の操作と類似性を考慮する方法（DACE）が提案されている。本論文ではDACEの高速化改良について検討した結果を報告する。