AI用語集
人工知能の完全辞典
時系列重要度プロット
時系列データの各時間ステップが最終的なモデル予測に対して持つ相対的重要性を表現する可視化手法。
動的反実分析
時間的変化がモデルの予測にどのように影響するかを理解するために、代替の時系列データを生成する説明可能な手法。
時間認識SHAP
時系列データの時間的依存性と順序構造を考慮したSHAP（SHapley Additive exPlanations）の適応版。
時系列顕著性マッピング
時間入力に対する出力の勾配を計算することにより、シーケンス内で最も影響力のある時間的領域を特定する手法。
順序的アテンション帰属
現在の予測に最も影響を与える先行の時間ステップを特定するために、アテンションモデルの重みを分析する手法。
時系列代理モデル
複雑な時系列モデルを近似する解釈可能なモデルで、時間的予測決定を理解するのに役立ちます。
時系列特徴量帰属
時系列シーケンス内の異なる時間点における特徴量に重要度スコアを割り当てるプロセス。
時系列摂動分析
入力時系列の異なる時間セグメントを選択的に摂動させたときの予測への影響を評価する手法。
再帰型ニューラルネットワークの解釈可能性
RNNやLSTMが時系列情報をどのように処理し記憶するかを視覚化し理解するための特定の技術の集合。
時系列勾配ベースのアトリビューション
各時間ステップの影響を定量化するために、連続する時系列入力に対する予測の勾配を使用する方法。
時間ウィンドウ化による説明可能性
時系列データを時間ウィンドウにセグメント化し、各セグメントのレベルで予測を説明するアプローチ。
逐次的LIME
時系列データ構造を維持しながら、逐次的データに適応させたLIME（局所的に解釈可能なモデルに依存しない説明）の適用。
動的特徴量重要度
時系列モデルにおける特徴量の重要度の時間的変化を示し、予測因子の影響が時間的にどのように変化するかを明らかにすること。
時系列プロトタイプ法
モデルの決定を代表するプロトタイプまたは反例シーケンスの特定に基づいた説明可能性の技術。
時系列分解分析
予測の解釈可能性を高めるために、時系列予測をトレンド、季節性、および残差成分の寄与に分解するアプローチ。
逐次的影響関数
時系列データに影響関数を拡張し、時系列ポイントの追加や削除が予測に与える影響を測定する手法。
時系列特徴量の関連性
モデルの最終的な予測に対して、各時間点における各特徴量の関連性の定量的な測定。