- AIコミュニティは、AIモデルの結果を解釈するためのさまざまな概念やツールを導入しており、特徴の重要性、部分依存プロット、サブポピュレーション分析などが含まれる。
- 説明可能なAI（XAI）ツールは、エンドユーザーや規制当局の信頼構築、バイアスの特定と軽減、全体的なモデルの性能向上に不可欠である。
- XAIツールはバイアスの特定や信頼構築において貴重だが、誤用には非常に弱い。
- たとえば、ほとんどの特徴の重要性の手法は、特徴が独立していると仮定している。その結果、高度に相関する特徴を分析に含めると、信頼性の低い結果が導かれる可能性がある。
説明可能なAIツールは重要であるが、その適切な使用が重要であることが強調されています。特徴の重要性などにおいて、データの相関性を正しく考慮することが重要です。
元記事: https://towardsdatascience.com/how-to-use-explainable-ai-tools-64749f68088d