↑: [[G検定に関する知識]] - ディープラーニングなどの複雑なモデルで、答えは出るがなぜそうなったかが分からない問題 - 精度が高いほど中身が読みにくくなる傾向がある - 解決アプローチ：①本質的に解釈可能なモデル（決定木・線形回帰）②事後説明型（CAM・LIME・SHAP） - cf. [[モデルの解釈性]], [[説明可能AI]]