33. モデルの解釈性

AIがどのように意思決定を行っているかを理解するために必要な要素は?

  • モデルのパラメータ
  • モデルの解釈性
  • モデルの性能
  • モデルの学習率

正解!

不正解...

正解はモデルの解釈性です。

モデルの解釈性は、AIがどのように意思決定を下しているかを理解するために重要です。

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モデルが入力画像のどの部分を注目しているかを可視化する手法は?

  • Grad-CAM
  • CNN
  • LSTM
  • GAN

正解!

不正解...

正解はGrad-CAMです。

Grad-CAMは、画像分類タスクにおいてモデルが注目する領域を可視化する手法です。

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AIの意思決定を人間が理解できるようにする技術は?

  • 説明可能AI (XAI)
  • BatchNorm
  • ReLU
  • SVM

正解!

不正解...

正解は説明可能AI (XAI)です。

説明可能AI(XAI)は、AIの意思決定過程を人間が理解できるようにするアプローチです。

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モデルの予測に対する局所的な説明を生成する手法は?

  • Permutation Importance
  • SHAP
  • LIME
  • Dropout

正解!

不正解...

正解はLIMEです。

LIMEは、モデルの予測に対して局所的に解釈可能な説明を生成する手法です。

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特徴量が予測結果に与える影響を定量的に説明する手法は?

  • SHAP
  • LIME
  • Grad-CAM
  • CNN

正解!

不正解...

正解はSHAPです。

SHAPは、各特徴量が予測結果に与える影響を定量的に説明する手法です。

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ブラックボックスモデルを解釈可能にする局所的な説明手法は?

  • LIME
  • CNN
  • GAN
  • Data Augmentation

正解!

不正解...

正解はLIMEです。

LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)は、ブラックボックスモデルの局所的な解釈を提供します。

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画像分類タスクにおいて、クラスごとに注目する領域を可視化する手法は?

  • CAM
  • Grad-CAM
  • CNN
  • ReLU

正解!

不正解...

正解はCAMです。

CAM(Class Activation Mapping)は、分類タスクにおいて画像の特定部分がどのクラスに関連しているかを可視化します。

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モデル全体の予測結果を説明するための解釈手法は?

  • SHAP
  • LIME
  • CNN
  • SVM

正解!

不正解...

正解はSHAPです。

SHAP(SHapley Additive exPlanations)は、モデル全体の予測を説明するための強力な解釈手法です。

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特徴量の順番をランダムに入れ替えて、予測精度を評価する手法は?

  • Permutation Importance
  • LIME
  • SHAP
  • CNN

正解!

不正解...

正解はPermutation Importanceです。

Permutation Importanceは、特徴量の重要性を評価するために、特徴量の順番をランダムに入れ替えた際の予測精度を確認する手法です。

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機械学習モデルの予測における特徴量の影響を評価する解釈手法は?

  • SHAP
  • CNN
  • ReLU
  • BatchNorm

正解!

不正解...

正解はSHAPです。

SHAPは、機械学習モデルの予測における特徴量の影響を公平に評価し、説明を提供します。

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