【事例】XAIによる機械学習モデル解釈支援
PFI、PD、ICE、SHAPを実装！特徴量重要度や予測理由などを出力し、解釈しました！
近年、予測精度が高い機械学習モデルが開発されるともに、モデルの ブラックボックス化が進んでいるという問題があります。 "ブラックボックスのままでは意思決定に使用しづらいため、XAIを使用する ことで予測理由の根拠を示したい"という課題に対して、当社はモデル構築 およびXAI（PFI、PD、ICE、SHAP）を実装。 そして、分析結果およびXAIによる解釈結果を報告書にまとめて提出しました。 【事例概要】 ■課題 ・近年、予測精度が高い機械学習モデルが開発されるともに、モデルの ブラックボックス化が進んでいるという問題がある ・ブラックボックスのままでは意思決定に使用しづらいため、XAIを使用する ことで予測理由の根拠を示したい ■作業内容 ・モデル構築およびXAI（PFI、PD、ICE、SHAP）の実装 ・XAIによるモデル予測結果の解釈 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
- 企業：株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社【東証プライム上場グループ】
- 価格：応相談
