298183記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 詐欺検出のための微分可能帰納ロジックプログラミング（Differentiable Inductive Logic Programming for Fraud Detection）
2 分で読了
0 views

詐欺検出のための微分可能帰納ロジックプログラミング

（Differentiable Inductive Logic Programming for Fraud Detection）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海さん、最近部下から “説明可能なAI” を導入すべきだと詰められているんですが、正直どう判断すればいいのか分かりません。詐欺検出の論文を読めば良いんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先に言うと、今回の論文は”ルールで説明するAI”が現場でも使える可能性を示しているんですよ。大丈夫、一緒に要点を3つにまとめますよ。

田中専務

ルールで説明するAI、ですか。うちの現場だと “なんでそう判定するか” が分からないと使えないんですが、本当に実務的なんですか。

AIメンター拓海

いい質問です。ポイントは三つです。第一に、説明可能性（Explainable AI）はルールを返すことで現場の理解を得やすい。第二に、微分可能帰納ロジックプログラミング（Differentiable Inductive Logic Programming、∂ILP）はルール学習とニューラル学習の両立を図る。第三に、データ整備次第で実務適用の余地がある、という点です。

田中専務

なるほど。しかしうちのデータは古いシステムのCSVの寄せ集めで、ノイズも多い。これって扱えるんですか。

AIメンター拓海

その懸念は的確です。∂ILPは本来ノイズに弱い面があるが、論文では前処理でタブularな数値データを

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
AIサイバーリスクベンチマーク：自動化された悪用能力
（AI Cyber Risk Benchmark: Automated Exploitation Capabilities）
次の記事
トランスフォーマーに基づくシンボリック回帰モデルに対するK-フォールド交差検証の評価
（Evaluating K-Fold Cross Validation for Transformer Based Symbolic Regression Models）
関連記事
ニューラルネットワーク性能推定のためのゼロコストプロキシのアンサンブル
（GreenFactory: Ensembling Zero-Cost Proxies to Estimate Performance of Neural Networks）
電力系統シミュレーションに強くするLLM：フィードバック駆動型マルチエージェントフレームワーク
（Enhancing LLMs for Power System Simulations: A Feedback-driven Multi-agent Framework）
中間赤方偏移にある大量パッシブ銀河の分子ガスとスケーリング関係
（Molecular Gas Contents and Scaling Relations for Massive Passive Galaxies at Intermediate Redshifts from the LEGA-C Survey）
WebVisionデータベース：ウェブデータからの視覚学習と理解
（WebVision Database: Visual Learning and Understanding from Web Data）
量子モンテカルロにおける一般測定の普遍的取り扱い
（Addressing general measurements in quantum Monte Carlo）
AIエージェントは人間の規模を超えて協調できるのか
（AI AGENTS CAN COORDINATE BEYOND HUMAN SCALE）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
標準化されていない分布からサンプラーを学習する逆行学習
（Adversarial Learning of a Sampler Based on an Unnormalized Distribution）
  • 論文研究
室内レイアウト推定のためのエッジ・セマンティック学習戦略
（Edge-Semantic Learning Strategy for Layout Estimation in Indoor Environment）
  • 論文研究
リレーショナル誘導ニューラルネットワークによるマイクロ波集積回路設計
（Microwave Integrated Circuits Design with Relational Induction Neural Network）
  • 論文研究
次元削減で「ランダムよりも上手く投影する方法」
（Projecting “better than randomly”: How to reduce the dimensionality of very large datasets in a way that outperforms random projections）
  • 論文研究
単位球における体積畳み込み
（VOLUMETRIC CONVOLUTION: AUTOMATIC REPRESENTATION LEARNING IN UNIT BALL）
  • 論文研究
メッシュフリー深層学習による境界面問題の解法
（A mesh-free method for interface problems using the deep learning approach）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む