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人気順 5 users 50 users 100 users 500 users 1000 usersDify の ワークフロー の概要|npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Workflow - Dify 1. ワークフロー1-1. ワークフロー「ワークフロー」は、複雑なタスクを小さな「ノード」に分割することで、LLMアプリケーションのモデル推論への依存を減らし、システムの説明可能性、安定性、耐障害性を向上させます。 「ワークフロー」の種類は、... 続きを読む
AIプロジェクトにおける説明可能性の方針 - techtekt
こんにちは。デジタルテクノロジー統括部でアナリストをしているY・Nです。 パーソルキャリアのデジタルテクノロジー統括部は、一般社団法人データサイエンティスト協会が定める「データサイエンティストに求められるスキルセット」を基に、以下の3つのグループが組織されています。 ビジネスグループ アナリティクスグ... 続きを読む
機械学習の説明可能性(解釈性)という迷宮 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと前に、しょうもないことを某所で放言したら思いの外拡散されてしまいました。 機械学習の説明可能性(解釈性)、大半のケースで求められているのは厳密な分類・回帰根拠ではなく受け手の「納得感」なので、特に実ビジネス上は説明可能性に長けたモデルを開発するより、納得できないお客さんを巧みに関係性構築し... 続きを読む
講演資料「機械学習における説明可能性・公平性・安全性への工学的取り組み」2019年度 人工知能学会全国大会(第33回) 企画セッション
2019年度 人工知能学会全国大会(第33回) 企画セッション 「機械学習における説明可能性・公平性・安全性への工学的取り組み」 開催趣旨 機械学習技術が様々なシステムに組み込まれて、社会に広がっています。それにつれて、高い精度が得られる一方、説明可能性(ブラックボックス問題)、公平性(差別・偏見問題)、... 続きを読む