AI用語集
人工知能の完全辞典
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LIME手法
複雑なモデルの局所近似によって個々の予測を説明する局所的解釈技術
8 用語
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SHAP値
モデルの予測に対する各特徴量の影響を定量化するゲーム理論に基づくアプローチ。
9 用語
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特徴量の重要性
機械学習モデルの決定における各入力変数の相対的な影響を評価する方法。
2 用語
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モデル可視化
AIモデルのアーキテクチャ、重み、および動作を表現し理解するためのグラフィカル技術
17 用語
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反事実分析
予測を変えるために最小限に修正された例を生成し、決定条件の理解を支援する。
7 用語
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解釈ルール
複雑なモデルから理解可能な論理ルールを抽出し、その動作を説明する。
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勾配法
深層ニューラルネットワークを可視化し解釈するための勾配を利用した技術。
6 用語
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解釈可能な決定木
階層的な決定構造に基づくモデルで、予測の透明性を自然に提供する。
7 用語
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因果的解釈性
モデル内の因果関係を分析し、特定の予測が行われる理由を理解する。
6 用語
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解釈可能性の指標
AIモデルによって生成された説明の品質と信頼性を評価するための定量的測定基準。
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内在的解釈性
学習後の追加説明を必要としない、本質的に透明なモデル設計
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自然言語による説明
モデルの決定を正当化するために人間が理解できるテキスト記述を生成すること。
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マルチモーダル解釈可能性
複数のデータタイプ（テキスト、画像、音声）を同時に処理するモデルに適した説明技術
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公平性監査
AIモデルの決定における潜在的なバイアスと差別の体系的評価。
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事後解釈可能性
訓練後に適用され、当初不透明なモデルの決定を説明するための手法。
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