AI用語集
人工知能の完全辞典
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局所的重要性解釈手法（LIME）
個々の予測を分析し、モデルが特定の意思決定をどのように下すかを理解するための説明技術。
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SHAP（SHapley Additive exPlanations）手法
ゲーム理論に基づくアプローチ。モデルの予測に対する各特徴量の影響を定量化する。
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特徴量分析
モデルの予測に対する入力変数の重要度、関連性、影響度の体系的な研究。
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モデルの可視化
AIモデルの内部の振る舞いと意思決定を視覚的に表現するためのグラフィック技術のセット。
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反実仮想の分析
モデルの予測を変更するには、入力の最小限の変更が必要かを理解するための代替シナリオの生成
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解釈規則
ニューラルネットワークのような複雑なモデルから単純で理解可能な論理規則を抽出すること
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事後解釈可能性
当初は解釈不可能なモデルの決定を説明するために、訓練後に適用される手法
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設計による解釈可能性
モデルの設計段階から透明性が統合され、自然に説明可能なアルゴリズムを作り出すアプローチ。
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因果関係の説明
単純な相関関係を超えて、モデルの意思決定における因果関係を分析する
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アルゴリズムバイアス分析
AIモデルの予測における体系的バイアスの検出、定量化、および説明
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説明の忠実性メトリクス
解釈可能性技術によって生成された説明の品質と精度を評価するための指標セット
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解釈可能な決定木
透明で理解しやすい決定を提供するために特別に設計された木構造
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顕著性マップ（Saliency Maps）
入力データ内で最も影響力の高い領域や特徴を強調する可視化手法。
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マルチモーダルの説明
テキスト、画像、音声など複数の種類のデータを同時に処理するモデルに適した解釈アプローチ。
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透明性監査
AIモデルの透明性、公平性、信頼性に関する体系的かつ独立的な評価。
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