モデル非依存な説明可能AI
吉川 友也 氏（千葉工業大学 人工知能・ソフトウェア技術研究センター(STAIR Lab) 上席研究員）
AI・データ利活用研究会 第100回
モデル非依存な説明可能AI
吉川 友也 氏（千葉工業大学 人工知能・ソフトウェア技術研究センター(STAIR Lab) 上席研究員）
説明可能AI (XAI)は、ブラックボックスなAIモデルの出力の根拠を人に分かるように説明する技術である。微分不可能なモデルやSoftware-as-a-Service (SaaS)で提供されるモデルを説明対象とする場合、モデルの入出力から根拠を推定するモデル非依存な説明手法を使用することが一般的である。本講演では、XAIでも特に、モデル非依存で利用可能な代表的な説明手法を紹介する。その上で、我々が研究した、入力の入れ子構造を活用することで効率的な説明生成を可能にするモデル非依存な説明手法を解説する。
| 講師： | 吉川 友也 氏（千葉工業大学 人工知能・ソフトウェア技術研究センター(STAIR Lab) 上席研究員） |
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| テーマ： | AI・データ利活用研究会 第100回 |
| 日時： | 2025年11月21日(金) 講演 18:00-19:00 質疑 19:00-20:00 |
| 場所： | オンライン開催 |
| 参加費： | 無料 |
| 参加方法： | Zoomウェビナーを用いたオンラインでの開催となります。 開催時刻：2025年11月21日 06:00 PM 大阪、札幌、東京 トピック：AI・データ利活用研究会 第100回 このウェビナーに事前登録する： https://us02web.zoom.us/webinar/register/WN_5DppiIe8SqCtAYOzrCg-cw ご登録後、ウェビナー参加に関する確認メールが届きます。 |
| アクセス： | オンライン開催 |
| お問い合せ： | 本ウェブサイトの「お問い合せ」のページをご参照ください。 |