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1 0 0 0 AI判断の根拠を説明するXAIを使いこなす:6.信頼できるAIの実現に向けて -XAIによる根拠の納得感向上のアプローチ-

著者
恵木 正史 間瀬 正啓 濱本 真生
雑誌
情報処理
巻号頁・発行日
vol.63, no.8, pp.e31-e36, 2022-07-15
XAI(eXplainable AI)技術の中でもデファクトの1つとなっているShapley値による説明方法について,その使いこなしのポイントを概観する.また,実案件への適用の過程で我々が遭遇したShapley法の2つの課題とその解決策について述べる.いずれもAIおよびXAIの信頼性にかかわる課題であり,現場から信頼されるAIを実現する上で重要な論点になると考えられる.

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https://t.co/PEZzOCBduf で紹介されてた、 SHAP の「現実世界にはないデータの発生」の課題を解決するための Cohort Shapley と、「モデルと専門家の知識の不整合」の課題を解決するための根拠校正の話、面白そう。

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