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SHAP

SHAP

SHAPは説明可能AIとよばれる機械学習モデルの内部がブラックボックス化されているものを人間が直感的に解釈できるようにする手法の一つです。

この手法は、協力ゲームにおける報酬をプレイヤーの貢献度に応じて分配する考えで用いられるシャープレイ値というものを機械学習に適応しました。これによってそれぞれの特徴量がモデル予測値に与える貢献度をシャープレイ値で表すことができます。

クイズ

現実世界にAIを適用するうえで、SHAPのような手法は非常に有用である。SHAPを用いることの利点として、最も適切な選択肢を一つ選べ。
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    SHAPはXAI(説明可能なAI)の一種であり、入力データの様々な特徴量がどの程度予想に貢献したかを算出します。予測の根拠を説明できるということは、現実世界でユーザの信頼を得るという観点で非常に有用です。

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