抄録
IF-003
Approximate and Exact Enumeration of Rule Models
○原 聡（阪大）・石畠正和（NTT）
機械学習モデルは一般に最適化問題の解として定義されるが、これはモデルが実用において最適であることを意味しない。例えば、モデルがユーザの直感に反する場合、それはユーザにとって”安心して使えない”という点で最適ではない。この問題を解決するために、本研究ではルールモデルを列挙する方法を提案する。モデル候補を列挙してユーザに提示することで、より直感に即した”安心して使える”モデルを提供できる。
