Pythonで学ぶExplainable AI

モデルに依存しない手法を活用して、さまざまなモデルにおける特徴量の影響力を見極めましょう。Permutation importanceやSHAP値を用いて、特徴量がモデルの挙動に与える影響を分析します。さらに、SHAPの可視化ツールを活用して、説明可能性の概念をより理解しやすくします。

ローカルな説明可能性に踏み込み、個々の予測を説明します。SHAPを活用したローカル説明を学び、LIMEを使って単一の結果に影響する具体的な要因を明らかにします。テキスト、表形式、画像データなど、さまざまなデータタイプに対応します。

Explainable AIの発展的トピックとして、モデルの挙動や説明手法の有効性を評価します。説明の一貫性や忠実性の評価に習熟し、教師なしモデルの分析を深め、ChatGPTのような生成AIモデルの推論過程の可視化方法を学びます。複雑なAIシステムにおける説明可能性を測定・向上させるテクニックを身につけましょう。