実用に供するレベルの精度の高い機械学習モデルを作ることは必ずしも容易ではなく、開発者の熟練度によって出来上がるモデルの精度には大きな開きがある。本研究では説明可能AI(Explainable AI; XAI)の技術を基盤に、開発者により良いモデルの構築方法について適切にアドバイスする仕組み「説明駆動モデル開発」の研究に取り組んだ。 研究の成果として、モデルの性能を改善するためのデータクレンジング法やそれを拡張した類似データ説明法、そしてモデルの部分的な可読化に基づくモデルの修正技術などが得られた。
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