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【TECH BLOG】意思決定の理由の可視化が可能なグラフ構造の学習アルゴリズムの紹介

ZOZO研究所の清水です。弊社の社会人ドクター制度を活用しながら、「社内外に蓄積されているデータからビジネスへの活用が可能な知見を獲得するための技術」の研究開発に取り組んでいます。


弊社の社会人ドクター制度に関しては、以下の記事をご覧ください。

【スタッフインタビュー】働きながら博士号取得を目指す、ZOZOテクノロジーズの若き研究者


私が現在取り組んでいるテーマの1つに、「機械学習が導き出した意思決定の理由の可視化」があります。この分野は「Explainable Artificial Intelligence(XAI)」と呼ばれ、近年注目を集めています。

図.XAIに関連する文献数の推移(引用:https://arxiv.org/abs/1910.10045

その中でも今回はユーザに対するアイテムの推薦問題に焦点を当て、「なぜこのユーザに対して、このアイテムが推薦されたのか?」という推薦理由の可視化が可能なモデルを紹介します。


本記事の概要

・機械学習から得られた意思決定の理由を明確にすることの必要性が増している
 「XAI」と呼ばれる研究領域が注目されている
・Attentionを用いて推薦理由を可視化・解釈可能な、Knowledge Graph Attention Networkという手法を紹介する
・ZOZOTOWNに蓄積されているデータにKnowledge Graph Attention Networkを適用してみた結果の一部を紹介する


つづきは、こちら

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