33. モデルの解釈性

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。