SHAPやLIMEを用いた深層学習モデルの意思決定プロセス解析

SHAPやLIMEを用いた深層学習モデルの意思決定プロセス解析とは

SHAPやLIMEを用いた深層学習モデルの意思決定プロセス解析とは、複雑で内部構造が人間には理解しにくい「ブラックボックス」と化しがちな深層学習モデルが、なぜ特定の予測や判断を下したのか、その理由を人間が理解できるように説明する技術である。SHAP (SHapley Additive exPlanations) と LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) は、個々の予測に対する各特徴量の貢献度を定量化・可視化することで、モデルの内部挙動を解釈可能にする代表的な手法だ。これにより、モデルの公平性、透明性、信頼性を検証し、親トピックであるAI倫理の重要な柱である説明責任を果たす上で不可欠な役割を担う。

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