モデル固有の説明

説明可能な人工知能（XAI）の基礎概念

Folkert Stijnman

ML Engineer

モデル固有の説明

• 回帰
  • 2変数の関係を明らかにする
  • 例: 気温とアイス売上の関係
• 分類
  • 入力のラベルを予測する
  • 例: 赤ならイチゴと判定

回帰: 線形関係の理解

• 気温からアイスの量を予測
• 関係性を理解
• 予測を実施

分類: データをカテゴリ分け

• データをカテゴリに分類
• 属性に基づく判定

ブラックボックスモデル: 复杂なパターンの多様性

• 大量データ
• 複雑な手法
• 複雑な意思決定を緩和するXAI手法

練習しましょう！

説明可能な人工知能（XAI）の基礎概念